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做游戏排行榜的网站模板,各大网站响应生态建设,wordpress 静态发布,黄陂网站建设2025.12.13 论文阅读一、文献阅读题目信息摘要创新点网络框架1. 整体模型流程2. 特征映射 (Feature Map)3. Ansatz (参数化量子电路)实验结果实验一#xff1a;预测性能与区间估计实验二#xff1a;训练收敛性与泛化能力实验三#xff1a;电路深度对性能的影响分析结论不足与…2025.12.13 论文阅读一、文献阅读题目信息摘要创新点网络框架1. 整体模型流程2. 特征映射 (Feature Map)3. Ansatz (参数化量子电路)实验结果实验一预测性能与区间估计实验二训练收敛性与泛化能力实验三电路深度对性能的影响分析结论不足与展望一、文献阅读题目信息题目《A quantum neural network model for short term wind speed forecasting using weather data》期刊Energy and AI作者Otto Menegasso Pires, Erick Giovani Sperandio Nascimento, and Marcelo A. Moret发表时间2025文章链接https://doi.org/10.1016/j.egyai.2025.100588摘要本文提出了一种用于短期风速预测的新型纯量子神经网络模型。针对风速预测中计算智能模型训练能耗高的问题作者研究了量子计算在减少能源消耗方面的潜力。研究利用来自巴西巴伊亚州三个不同城市、不同高度的气象塔数据构建并评估了该QNN模型。通过与经典的基线多层感知机模型进行对比实验结果表明该QNN模型在RMSE、Pearson相关系数和Fac2指标上表现出具有竞争力的性能且泛化能力强未出现欠拟合或过拟合现象。这项工作验证了量子机器学习在可再生能源预测中的可行性为未来在真实量子硬件上实现更高效的绿色AI预测奠定了基础。创新点不同于以往的混合模型本文设计了一个完整的“数据准备-量子处理-数据输出”的纯量子机器学习流程能够处理多变量气象输入并预测未来6小时的风速。研究发现并不一定需要深层的量子线路才能获得最佳结果浅层Ansatz足以有效学习数据分布。这一发现对于在当前的噪声中尺度量子设备上部署模型具有重要意义因为它意味着可以使用更少的资源实现有效预测。模型在巴西三个不同气候特征的地区以及风力发电机典型的轮毂高度进行了严格测试证明了该架构在不同场景下的通用性和稳定性。网络框架本文提出的量子神经网络模型遵循经典的变分量子算法结构主要由数据输入、数据处理和数据输出三个阶段组成。1. 整体模型流程模型接收经过归一化处理的历史气象数据如风速、风向、温度等通过特征映射编码到量子态中。随后量子态通过由多层纠缠算符和变分算符组成的量子电路进行演化。最后通过对量子比特的测量获取期望值并经过一个经典的线性层输出未来1至6小时的风速预测值。展示了从数据输入特征映射U ( x ) U(x)U(x)数据处理重复L LL次的纠缠算符U e n t U_{ent}Uent​和变分算符U v a r U_{var}Uvar​数据输出测量及全连接层的完整管道结构量子模型的视觉表示。2. 特征映射 (Feature Map)为了将经典数据编码为量子态模型设计了一个两阶段的特征映射电路。叠加层首先对所有量子比特应用Hadamard门创建初始叠加态。这有助于减少后续Ansatz所需的层数。角度编码层对每个量子比特j jj应用R y ( θ j ) R_y(\theta_j)Ry​(θj​)旋转门其中旋转角度由归一化的经典输入特征x j x_jxj​决定。特征映射电路图。左侧为叠加层H门右侧为角度编码层R y ( x ) R_y(x)Ry​(x)为数据集中的每个特征分配一个量子比特3. Ansatz (参数化量子电路)核心处理单元是一个分层结构的Ansatz重复L LL次。每一层包含纠缠算符 (Entanglement Operator)采用并行的CNOT门方案先在偶数索引与其后续奇数索引量子比特间作用再在奇数索引与其后续偶数索引间作用以产生量子纠缠。变分算符 (Variational Operator)对每一层的每个量子比特应用R z ( θ ) R y ( ϕ ) R z ( ω ) R_z(\theta)R_y(\phi)R_z(\omega)Rz​(θ)Ry​(ϕ)Rz​(ω)旋转序列这些角度是可训练的参数。量子神经网络模型的Ansatz结构。展示了由参数化向量θ , ϕ , ω \theta, \phi, \omegaθ,ϕ,ω定义的变分算符U v a r U_{var}Uvar​以及其前置的并行纠缠算符U e n t U_{ent}Uent​实验结果为了验证模型的有效性作者使用了 RMSE、Pearson’s R皮尔逊相关系数和 Fac2两倍因子作为评估指标并与基于之前研究的基线 MLP 模型进行了对比。实验一预测性能与区间估计实验结果显示QNN 模型在各项指标上与 MLP 相当。尽管在 RMSE 上略逊一筹但在 Fac2 指标上QNN 在所有测试实例中均优于 MLP且在部分实例中具有更高的相关系数。展示了 Mucuri 地区 100m 高度处使用 2 层 Ansatz 的 QNN 模型对未来 1小时、3小时和 6小时风速的预测区间与实际值的对比显示出模型能够很好地捕捉风速的波动趋势。实验二训练收敛性与泛化能力通过分析训练过程中的 Loss 曲线发现所有不同深度的 QNN 模型都表现出相似的收敛模式。训练损失和验证损失同步下降并趋于稳定且两者差距很小。这表明提出的量子模型具有很强的泛化能力未出现欠拟合或过拟合现象。实验三电路深度对性能的影响分析研究使用了 Wilcoxon 符号秩检验来分析不同电路深度对预测分布的影响。结果表明增加电路深度并不一定能带来性能的提升不同深度的模型预测结果存在统计学显著差异但浅层模型如1-2层往往能提供足够好甚至更优的结果。这意味着在风速临近预报任务中计算资源可以更明智地分配给其他优化方面而非单纯增加深度。结论本研究成功开发并评估了一种用于短期风速预测的纯量子神经网络模型。该模型在三个不同地理位置和高度的数据集上表现出了与经典 MLP 模型相当的预测精度特别是在 Fac2 指标上表现优异且具有出色的泛化能力。研究证明了浅层量子电路在处理此类复杂气象时间序列上的有效性为量子机器学习在可持续能源领域的应用提供了重要的实证依据。不足与展望硬件验证缺失。当前的研究完全基于经典计算机上的量子模拟器进行未能直接量化在真实量子硬件上运行时的实际能耗优势和计算加速效果。噪声影响。模拟环境未完全反映真实量子设备中的噪声干扰。未来的工作需要在真实的NISQ设备上评估模型的鲁棒性。模型复杂度的扩展。目前的对比基线主要集中在 MLP。未来可以探索更复杂的量子特征映射和混合架构并将基准扩展到更先进的经典模型如 Transformer 或 LSTM等模型进行对比。