基本信息

---

下载

文档摘要

---

泓域学术·高效的论文辅导、期刊发表服务机构

住宅建筑能耗评估模型的图结构建模方法

引言

随着技术的不断进步，图融合网络有望深度融合更多模态的数据，如智能家居设备的数据、社交媒体中的用户行为数据等。这将进一步提高模型的预测精度，并能够为住宅能效提供更加全面的优化方案。

模型的评估通常采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等常见的回归评估指标。为了确保模型的稳定性与可靠性，还需进行多次交叉验证与鲁棒性测试。评估过程中还需考虑模型的计算效率，以满足实际应用中对实时性的要求。

为了提高图融合网络的性能，可以采用多种优化策略。例如，可以引入注意力机制，使得模型能够在多个数据源中自动识别并关