对于电网操作，具有精细时间和空间分辨率的太阳能发电准确预测对于电网的操作至关重要。然而，与数值天气预报（NWP）结合机器学习的最先进方法具有粗略分辨率。在本文中，我们采用曲线图信号处理透视和型号的多网站光伏（PV）生产时间序列作为图表上的信号，以捕获它们的时空依赖性并实现更高的空间和时间分辨率预测。我们提出了两种新颖的图形神经网络模型，用于确定性多站点PV预测，被称为图形 - 卷积的长期内存（GCLSTM）和图形 - 卷积变压器（GCTRAFO）模型。这些方法仅依赖于生产数据并利用PV系统提供密集的虚拟气象站网络的直觉。所提出的方法是在整整一年的两组数据集中评估：1）来自304个真实光伏系统的生产数据，以及2）模拟生产1000个PV系统，包括瑞士分布。该拟议的模型优于最先进的多站点预测方法，用于预测前方6小时的预测视野。此外，所提出的模型以NWP优于最先进的单站点方法，如前方的视野上的输入。

We introduce a machine-learning (ML)-based weather simulator--called "GraphCast"--which outperforms the most accurate deterministic operational medium-range weather forecasting system in the world, as well as all previous ML baselines. GraphCast is an autoregressive model, based on graph neural networks and a novel high-resolution multi-scale mesh representation, which we trained on historical weather data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)'s ERA5 reanalysis archive. It can make 10-day forecasts, at 6-hour time intervals, of five surface variables and six atmospheric variables, each at 37 vertical pressure levels, on a 0.25-degree latitude-longitude grid, which corresponds to roughly 25 x 25 kilometer resolution at the equator. Our results show GraphCast is more accurate than ECMWF's deterministic operational forecasting system, HRES, on 90.0% of the 2760 variable and lead time combinations we evaluated. GraphCast also outperforms the most accurate previous ML-based weather forecasting model on 99.2% of the 252 targets it reported. GraphCast can generate a 10-day forecast (35 gigabytes of data) in under 60 seconds on Cloud TPU v4 hardware. Unlike traditional forecasting methods, ML-based forecasting scales well with data: by training on bigger, higher quality, and more recent data, the skill of the forecasts can improve. Together these results represent a key step forward in complementing and improving weather modeling with ML, open new opportunities for fast, accurate forecasting, and help realize the promise of ML-based simulation in the physical sciences.

机器学习的进展（ML）源于数据可用性，计算资源的组合，以及对电感偏差的适当编码。有用的偏差经常利用预测问题的对称性，例如依赖于翻译设备的卷积网络。自动发现这些有用的对称具有大大提高ML系统性能的可能性，但仍然是一个挑战。在这项工作中，我们专注于连续的预测问题，并采取灵感来自Noether定理，以减少发现归纳偏差到Meta学习的有用保守数量的问题。我们提出了挪威网络：在预测函数内优化了Meta学习保存损失的新型架构。我们在理论和实验上示出了Noether网络提高了预测质量，提供了一种用于在顺序问题中发现感应偏差的一般框架。

本文提出了一种新的可达性分析工具，用于计算给定输入不确定性下的前馈神经网络的输出集的间隔过度近似。所提出的方法适应神经网络的现有混合单调性方法，用于可动力分析的动态系统，并将其应用于给定神经网络内的所有可能的部分网络。这确保了所获得的结果的交叉点是可以使用混合单调性获得的每层输出的最紧密的间隔过度近似。与文献中的其他工具相比，专注于小类分段 - 仿射或单调激活功能，我们方法的主要优势是其普遍性，它可以处理具有任何嘴唇智能连续激活功能的神经网络。此外，所提出的框架的简单性允许用户通过简单地提供函数，衍生和全局极值以及衍生物的相应参数来非常容易地添加未实现的激活功能。我们的算法经过测试，并将其与1000个随机生成的神经网络上的五个基于间隔的工具进行了比较，用于四个激活功能（Relu，Tanh，Elu，Silu）。我们表明我们的工具总是优于间隔绑定的传播方法，并且我们获得比Reluval，神经化，Verinet和Crown（适用于案件的时）更严格的输出界限。