thermal-energy

本文提出了一种主动学习框架，将高保真 Modelica 仿真与更简单的代理模型（SINDyC、FNN、GRU）相结合，以创建高效的热能分配系统数字孪生。该方法在保持预测精度和实现不确定性量化的同时，显著减少了所需的仿真轨迹数量。