論文の概要: CaberNet: Causal Representation Learning for Cross-Domain HVAC Energy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06634v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 02:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.035687
• Title: CaberNet: Causal Representation Learning for Cross-Domain HVAC Energy Prediction
• Title（参考訳）: CaberNet: クロスドメインなHVACエネルギー予測のための因果表現学習
• Authors: Kaiyuan Zhai, Jiacheng Cui, Zhehao Zhang, Junyu Xue, Yang Deng, Kui Wu, Guoming Tang,
• Abstract要約: クロスドメインなHVACエネルギー予測は、スケーラブルな建築エネルギー管理に不可欠である。 本稿では,堅牢なクロスドメイン予測のための不変表現を学習する因果的・解釈可能なディープシーケンスモデルであるCaberNetを提案する。 気候の異なる3つの都市にある3つの建物から収集した実世界のデータセットをCaberNetで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.559091085336018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain HVAC energy prediction is essential for scalable building energy management, particularly because collecting extensive labeled data for every new building is both costly and impractical. Yet, this task remains highly challenging due to the scarcity and heterogeneity of data across different buildings, climate zones, and seasonal patterns. In particular, buildings situated in distinct climatic regions introduce variability that often leads existing methods to overfit to spurious correlations, rely heavily on expert intervention, or compromise on data diversity. To address these limitations, we propose CaberNet, a causal and interpretable deep sequence model that learns invariant (Markov blanket) representations for robust cross-domain prediction. In a purely data-driven fashion and without requiring any prior knowledge, CaberNet integrates i) a global feature gate trained with a self-supervised Bernoulli regularization to distinguish superior causal features from inferior ones, and ii) a domain-wise training scheme that balances domain contributions, minimizes cross-domain loss variance, and promotes latent factor independence. We evaluate CaberNet on real-world datasets collected from three buildings located in three climatically diverse cities, and it consistently outperforms all baselines, achieving a 22.9\% reduction in normalized mean squared error (NMSE) compared to the best benchmark. Our code is available at https://github.com/rickzky1001/CaberNet-CRL.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインなHVACエネルギー予測は、スケーラブルな建築エネルギー管理には不可欠である。 しかし、異なる建物、気候帯、季節パターンにまたがるデータの不足と不均一性のため、この課題は依然として非常に困難である。 特に、異なる気候領域にある建物は、しばしば既存の手法を過度な相関を刺激したり、専門家の介入に大きく依存したり、データの多様性を妥協させたりするために、多様性を導入している。 これらの制約に対処するために,ロバストなクロスドメイン予測のための不変(マルコフ毛布)表現を学習する因果的・解釈可能なディープシーケンスモデルであるCaberNetを提案する。 純粋にデータ駆動型であり、事前の知識を必要としないCaberNetは統合されている 一 優劣の特徴と劣悪な特徴とを区別するために、自己監督ベルヌーイ正規化で訓練されたグローバル特徴門 二 ドメインのコントリビューションのバランスをとり、ドメイン間の損失分散を最小化し、潜伏因子の独立を促進するドメインワイドトレーニングスキーム。 気候的に多様である3つの都市にある3つの建物から収集された実世界のデータセットをCaberNetで評価し、すべてのベースラインを一貫して上回り、標準化された平均二乗誤差(NMSE)の22.9倍の削減を実現した。 私たちのコードはhttps://github.com/rickzky1001/CaberNet-CRLで利用可能です。

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