Цифровой двойникВсе лифты в России получат датчики и цифровые двойникиTAdviser · вчераМоделированиеWhen a Few Misfits Trigger Digital Adoption Cascades: Network Reach, Threshold Heterogeneity, and Performance-Conditioned Complex Contagion in an Agent-Based Model of FirmsarXiv — General Economics (econ.GN) · вчераЦифровой двойникGRACIDIT: Graph-Circuit Digital Twin for Configuration-Induced Routing Delay Prediction in Zynq UltraScale+ FPGAsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникSensitivity-driven Personalization of a Glucoregulatory Model for Digital Twin Therapeutics in Type 1 DiabetesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеCertificate-Carrying Distributed Model Predictive Control on Product Manifolds with $\mathrm{SO}(3)$arXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеNeural Parameter Estimation of RC Thermal Building Models for Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЭнергетикаGrid-Orch: An LLM-Powered Orchestrator for Distribution Grid Simulation and AnalyticsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеWhen quantum meets AI: NUS brings together international experts to turn frontier technologies into real-world solutionsNational University of Singapore — News · 5 днЦифровой двойникЦифровые двойники, единая интеграционная платформа и роботы. Правительство утвердило программу развития угольной промышленности РоссииTAdviser · 5 днЦифровой двойникИнтервью с ИИ-модерацией для калибровки потребительских цифровых двойниковarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 5 днЦифровой двойникHuman-AI Collaboration for Multi-Line Task Adjustment Using Local Large Language Models and a Digital TwinarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 5 днМоделированиеАгентное моделирование систем системarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 5 дн

Все новости

Связаться с нами

Neural Parameter Estimation of RC Thermal Building Models for Model Predictive Control

США и Запад · вчера

arXiv:2604.05904v2 Announce Type: replace Abstract: Gray-box RC models are widely used to enable energy-efficient model predictive control (MPC) in buildings. However, estimating RC parameters remains difficult, as conventional optimization-based algorithms are prone to local minima, rely heavily…

Заголовок оригинала: Neural Parameter Estimation of RC Thermal Building Models for Model Predictive Control

Читать первоисточник: arXiv — Systems and Control (eess.SY)

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.