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Graph-temporal convolutional network for steam heating network simulation considering dynamic characteristics
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AI
DOI：10.1016/j.energy.2025.137567.png)
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摘要
En 中文
• 从图的角度提出基于人工智能的蒸汽系统建模方法。
• 基于物理的插补通过可解释分析改善缺失数据。
• 流体力学引导的边权重可解释地提升GNN性能。
Keyword:
AI-based modeling
steam system
graph neural networks
physics-informed imputation
fluid mechanics-guided weights
