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? 论文标题：Explainable AI for building energy retrofitting under data scarcity
? Arxiv ID：2504.06055v1
? 关键词：Energy efficiency, residential buildings, AI, Machine Learning, Retrofitting
? 太长不看版：本研究提出基于AI和机器学习的框架，利用CTGAN生成数据并采用MLP模型预测住宅建筑能效改造策略，显著提升预测精度。
? 摘要翻译：提高住宅建筑的能源效率是减轻气候变化和减少温室气体排放的关键步骤。改造现有建筑，这些建筑占能源消耗的很大一部分，特别是在建筑库存陈旧和低效的地区，尤为重要。本研究提出了一种基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的框架，用于推荐住宅建筑的能源效率措施，利用可访问的建筑特征来实现能源等级目标。以拉脱维亚为案例研究，该方法解决了与数据集有限、类别不平衡和数据稀缺相关的问题。提出的方法集成了条件表格生成对抗网络（CTGAN）以生成合成数据，丰富并平衡数据集。多层感知器（MLP）模型作为预测模型执行多标签分类，以预测适当的改造策略。可解释人工智能（XAI），特别是SHapley增广解释（SHAP），通过识别影响推荐的关键特征，确保透明度和信任，并指导特征工程选择，以提高可靠性和性能。该方法的评估显示，它显著克服了数据限制，在精确度、召回率和F1分数上实现了高达54%的改进。尽管这项研究集中在拉脱维亚，但该方法适用于其他地区，凸显了人工智能在减少建筑能源改造复杂性和成本方面的潜力。通过促进决策过程和促进利益相关者的参与，这项工作支持全球向可持续能源使用转变的住宅建筑行业。
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LLM NLP AI 大模型 人工智能 论文阅读
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