論文の概要: BuildEvo: Designing Building Energy Consumption Forecasting Heuristics via LLM-driven Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12207v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 13:07:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.396612
• Title: BuildEvo: Designing Building Energy Consumption Forecasting Heuristics via LLM-driven Evolution
• Title（参考訳）: BuildEvo: LLM駆動進化によるビルエネルギー消費予測ヒューリスティックの設計
• Authors: Subin Lin, Chuanbo Hua,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いて,有効かつ解釈可能なエネルギー予測を自動的に設計する新しいフレームワークであるBuildEvoを紹介する。 進化的なプロセスの中で、BuildEvoはLLMの構築と強化をガイドし、構築特性と運用データから物理的洞察を体系的に取り入れる。 評価は、BuildEvoがベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、一般化と透過的な予測ロジックを改善したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate building energy forecasting is essential, yet traditional heuristics often lack precision, while advanced models can be opaque and struggle with generalization by neglecting physical principles. This paper introduces BuildEvo, a novel framework that uses Large Language Models (LLMs) to automatically design effective and interpretable energy prediction heuristics. Within an evolutionary process, BuildEvo guides LLMs to construct and enhance heuristics by systematically incorporating physical insights from building characteristics and operational data (e.g., from the Building Data Genome Project 2). Evaluations show BuildEvo achieves state-of-the-art performance on benchmarks, offering improved generalization and transparent prediction logic. This work advances the automated design of robust, physically grounded heuristics, promoting trustworthy models for complex energy systems.
• Abstract（参考訳）: 正確な建築エネルギー予測は不可欠であるが、伝統的なヒューリスティックスは精度を欠くことが多く、高度なモデルは不透明であり、物理原理を無視して一般化に苦しむことがある。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,有効かつ解釈可能なエネルギー予測ヒューリスティックを自動設計する新しいフレームワークであるBuildEvoを紹介する。 進化的なプロセスの中で、BuildEvoはLLMに、構築特性と運用データ(例:Building Data Genome Project 2)からの物理的な洞察を体系的に取り入れることで、ヒューリスティックスの構築と強化を指導する。 評価は、BuildEvoがベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、一般化と透過的な予測ロジックを改善したことを示している。 この研究は、堅牢で物理的に基礎付けられたヒューリスティックの自動化設計を推進し、複雑なエネルギーシステムの信頼できるモデルを促進する。

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