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World File Search System预测误差
风力发电预测误差评估...
当风吹起，风力涡轮发电机收集动能并将其转化为电能时，需要预测涡轮机将发出多少电力。即使是最完美的计算机模型，具有很高的计算能力，也无法模拟自然力量的美妙，我们必须接受预测功率输出中存在一定程度的预测误差，因为大气中固有的随机模式。该项目旨在调查影响哥特兰岛风力发电资产预测误差的主要原因和因素。从理论和已进行的案例研究来看，风速是风力发电的最强预测因素，声称其他任何因素都是非常不准确的。然而，风力预测的主要预测因素是从文献研究中总结出来的，从天气模型中提取出来，并在哥特兰岛 Näsudden 的 Stugylparken 风电场案例研究中进行了尝试。尝试了三种不同的预测方法，根据所选的评估指标，集成树模型是最佳模型。表现第二好的模型是人工神经网络，理论功率曲线的预测效果比研究中测试的标准机器学习方法更差。值得注意的是，在评估选择哪种模型时，取决于评估方式以及哪个指标被视为最重要。除了风速对所有模型的影响最为显著之外，预测误差似乎与昼夜循环有关。一个原因可能是白天的陆海相互作用，尤其是在 4 月至 9 月期间。较高的预测误差与平均风速较高的时期密切相关，天气变化的时间会影响可预报性，并且应该会出现较大的误差。在本项目中，数值天气预报数据用于研究预测误差。在模型运行的最初几个小时内可以看到较低的误差。这是意料之中的，因为这是我们最接近初始条件（换句话说，现实世界）的时候。然而，似乎风速和昼夜循环比数值天气预报模型在最初 24 小时内的表现更为重要。由于安装容量较大，预测未来几年风力发电资产的电力输出预计会变得更加重要。即使安装容量增加，也不希望出现容量过剩，灵活性将更为重要。我们面临着挑战，但也有机会更有效地利用社会资源，并通过更灵活地利用资源来降低社会对地球的气候影响。
预测误差在语言学习和记忆发展中的作用
人类适应行为的综合解释越来越多地将预测作为解释个人目标（通过预测编码）和学习（通过预测误差）的核心组成部分。这些解释认为，人类大脑通过不断更新和整合来自外部和内部环境的自下而上的信息以及由个人目标决定或由先前经验塑造的自上而下的期望来对未来事件进行预测（Clark，2013）。在神经认知学习理论中，预测编码或预测误差被定义为一种基本机制，它将目标的内部表征与感知事件相一致，以指导感知和行动（Friston，2010）。预测的概念也影响了人类语言理解的理论模型，这些模型假设个体在语义、形态句法、词汇和话语层面不断形成对即将到来的语言内容的期望。因此，预测促进语言理解，
预测误差的层次决定了情境相关感觉表征的学习
如何解释感官信息取决于环境。然而，环境如何影响大脑中的感觉处理仍然难以捉摸。为了研究这个问题，我们结合了计算建模和小鼠皮质神经元的体内功能成像，这些神经元在触觉感官辨别任务的逆转学习过程中发挥作用。在学习过程中，第 2/3 层体感神经元增强了对奖励预测刺激的反应，这可以解释为顶端树突的增益放大。奖励预测误差减少，对结果预测的信心增加。在规则逆转后，外侧眶额皮质通过去抑制 VIP 中间神经元编码了一个表示信心丧失的环境预测误差。皮质区域中预测误差的层次结构反映在自上而下的信号中，这些信号调节初级感觉皮质中的顶端活动。我们的模型解释了大脑中如何检测到环境变化，以及不同皮质区域中的错误如何相互作用以重塑和更新感官表征。
中国可再生能源固有的时空不确定性
省级。这里我们比较了春、夏、秋、冬四个省份的预测误差。在全国范围内，我们发现春、夏是风不确定性的主要季节，占总预测误差的55.7%（图5a），春、冬是太阳不确定性的主要季节，占总预测误差的57.4%（图5c）。各省的特点也相似，如图5bd所示。春季和夏季北京和广州的风不确定性分别占总预测误差的60.7%和57.8%；春季和冬季北京、吉林和内蒙古的太阳不确定性分别占总预测误差的57.7%、63.9%和65.7%。这是因为夏季和秋季太阳辐射充足，阴雨天数较少，导致太阳能发电更稳定，预测也相对准确
文章基于深度强化学习的车辆到电网运行策略，用于管理太阳能发电预测误差
摘要：本研究提出了一种基于深度强化学习 (DRL) 的车辆到电网 (V2G) 运营策略，该策略侧重于动态整合充电站 (CS) 状态以优化太阳能发电 (SPG) 预测。为了解决太阳能和 CS 状态的变化，本研究提出了一种新方法，将 V2G 运营制定为马尔可夫决策过程，并利用 DRL 自适应地管理 SPG 预测误差。利用韩国南方电力公司的实际数据，使用 PyTorch 框架证明了该策略在增强 SPG 预测方面的有效性。结果表明，与没有 V2G 的情景相比，均方误差显著降低了 40% 至 56%。我们对阻塞概率阈值和折扣因子影响的研究揭示了最佳 V2G 系统性能的见解，表明在即时运营需求和长期战略目标之间取得平衡。研究结果强调了使用基于 DRL 的策略实现电网更可靠、更高效的可再生能源整合的可能性，标志着智能电网优化向前迈出了重要一步。
社交互动中的信念更新
在竞争性互动中，人类必须灵活地更新对他人意图的信念，以调整自己的选择策略，比如当相信对方可能会利用他们的合作性时。在这里，我们研究人类信念更新过程的神经动力学和因果神经基础。我们使用了一个改良的囚徒困境游戏，其中参与者明确预测同伴的行为，这使我们能够量化预期行为和实际行为之间的预测误差。首先，在 EEG 实验中，我们发现负向预测误差的内侧额叶负性 (MFN) 比正向预测误差更强，这表明这个内侧额叶 ERP 成分可能编码同伴的意外背叛。MFN 还能预测负向预测误差后的后续信念更新。在第二个实验中，我们使用经颅磁刺激 (TMS) 来研究背内侧前额叶皮质 (dmPFC) 是否在意外结果后有因果地实施信念更新。我们的结果表明，dmPFC TMS 削弱了负面预测误差后的信念更新和战略行为调整。总之，我们的研究结果揭示了预测误差在社交决策中的使用时间过程，并表明 dmPFC 在更新他人意图的心理表征方面发挥着至关重要的作用。
为什么精确优化不引起注意。”
将所有这些概念放在一起，新兴的图片（用于感知推断）如下：我们拥有一个内部模型，使我们能够产生有关感官数据远端原因的高级假设，这反过来又在下降的层次级别上产生了低级的子集合，并与更加良好的细节相关级别的层次级别。然后将这些假设与传入的感觉数据进行比较。当不匹配时，会产生预测误差。这些错误是通过层次结构传播的唯一馈电或“自下而上”信号 - 未解决的预测错误被发送到一个下一个级别，在此级别上，以贝叶斯的方式修订了高级假设，直到成功最小化预测错误。3预测误差最少的假设是选择代表世界的假设。假设产生和预测误差最小化的这种迭代过程被视为对所有认知现象的功能（包括思想）的功能。预测误差最小化是“所有大脑都做到的”（Hohwy 2013：7）。
利用多巴胺进行强化学习：自然与人工智能的融合
强化学习是预测和最大化长期回报的问题。计算机科学家认识到，可以通过根据预测误差（观察到的回报和预期回报之间的差异）更新预测和行动策略来解决此问题。值得注意的是，基底神经节似乎使用了类似的策略，其中多巴胺提供预测误差来更新纹状体中的预测和行动策略。我们回顾了自然和人工智能的这种融合是如何得到阐述和挑战的，重点关注将尖端机器学习算法与实验观察联系起来的最新发展。一个反复出现的主题，无论是从理论还是从经验上讲，都是简单的错误驱动学习算法在配备适当丰富（并且可能分布）的状态表示时具有惊人的力量。这些表征反过来又被多巴胺能预测误差所修改，形成了一个良性循环，学习算法可以增强其解决更复杂任务的能力。
