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建筑能源系统的概率预测
概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。
iicah-Programme-2025.pdf
，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA老龄化教授格兰特·布莱克教授，日本乔大学，德克斯特·达·席尔瓦教授，凯森大学，日本基森大学，日本，巴登·奥福德教授，澳大利亚大学和澳大利亚大学文化研究中心，澳大利亚及澳大利亚文化研究协会，弗兰克斯·S·拉维奇S. ravitch S. Ravitch S. Ravitch S.，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA老龄化教授格兰特·布莱克教授，日本乔大学，德克斯特·达·席尔瓦教授，凯森大学，日本基森大学，日本，巴登·奥福德教授，澳大利亚大学和澳大利亚大学文化研究中心，澳大利亚及澳大利亚文化研究协会，弗兰克斯·S·拉维奇S. ravitch S. Ravitch S. Ravitch S.
收到：2024年3月4日；接受：2024年7月22日；出版：2024年8月13日引用了本文（APA）：Lim，S。E.，Misiran，M.，Sapiri，H。，＆MD Yus
这项研究重点介绍了perlis的每月温度和降雨模式的预测，目的是为该地区的气候提供宝贵的见解。采用了各种预测方法，包括简单的季节性指数平滑（SSE），Holt Winter添加剂，Holt Winter乘法和季节性Arima。使用键误差指标（例如平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE））评估这些模型的准确性。分析结果表明，简单的季节性指数平滑（SSES）模型始终优于其他方法，显示了温度和降雨预测的最低误差指标。具体而言，对于每月温度，MAE的最低误差指标值为0.401，RMSE为0.465，MAPE为1.434。每月降雨，SSES模型表明，1.528的MAE，1.952的RMSE和157.477的MAPE，表明其在捕获Chuping气候中捕获季节性模式方面的准确性很高。该研究的结论表明，在接下来的31个月内，预期的温度和降雨模式稳定，直到2025年底。预测中的这种可靠性为包括农业和环境管理在内的各个部门提供了有价值的信息，这些信息依赖于准确的气候预测进行计划和资源分配。关键字：预测，简单的季节性指数平滑（SSES），Holt-Winter添加剂，Holt Winter乘法性，季节性Arima。[1]。引言Chuping，马来西亚佩里斯（Perlis），以其广泛的农业行业而闻名，其中包括几种不同的农产品，例如大米和橡胶。此外，它具有成为该国最大的甘蔗生产区（Perlis州政府，北卡罗来纳州）的区别。这些农业活动的成功和生产力显着影响当地经济，产生就业机会，刺激农村发展，并支持该地区许多人的生计以及农业部门的谋生，在削弱佩里斯的整体经济增长方面。这些农业活动中这些农业活动的繁荣和生产力与天气条件（主要是降雨和温度）密切相关。
大型时间序列模型的缩放法律
时间序列的预测是所有涉及时间订购观察的所有行动的决策和科学推论的基础。实际上，可以说出过去数据（无论是明确或隐式）的概率预测，可以说是每个人类决定的基础[1-5]。在工业和科学环境中，时间序列的预测传统上涉及对任何一种统计模型（例如Arima，Garch，State Space模型等）进行监督培训；有关评论的定制动力学模型，请参见[6，7]，基于领域特定的知识，或者是最近对基于深度学习的方法进行培训或针对特定培训的特定预期的方法（请参阅特定的预期）（请参阅A a a a a a [8]。虽然这些方法一直构成了时间序列分析的基础，但直到现在，关键的挑战和局限性仍然存在：统计模型通常无法描述和捕获数据基础的潜在过程，并掌握了他们的预测效用；开发专门的问题特定模型需要在人类的时间和资源上进行大量投资；在单个数据集上训练的经过培训的有监督的深度学习方法通常仅在数据丰富的制度中有用，并且对其他问题的推广不佳。
预测分析系统“地平线”中工业的主要经济指标
按经济活动类型“采矿”，“制造”，“提供电力，天然气和蒸汽”的汇总生产指数用作工业生产的预计每月指数；空调“”，供水；排水，收集和处置的组织，消除污染活动”，在联邦州统计服务网站上提出。在（Turuntseva和Kiblitskaya，2010年）中详细描述了用于分析预测比较质量的使用方法。在（Astafieva和Turuntseva，2021年）中，其中包括对2009 - 2021年IPI预测的综述，据指出，IPI指标的预测总体上和行业基于时间序列模型，与所有最简单的预测方法相比，基于时间序列模型表明了较低的误差。工作（Turuntseva等，2014）介绍了2022年5月至10月的俄罗斯联邦经济指标的预测值计算，该指标是根据Arima Time序列的正式模型进行的，考虑到了现有趋势，在某些情况下，其重大变化。将构建的预测与基于市场调查获得的结果进行了比较。
使用机器学习技术进行股票市场指数预测：BIST 指数的应用
Özer 等人（2017）使用了 2012 年至 2016 年期间中国（上海）、印度（Nifty 50）、墨西哥（IPC-Mexico）、伊斯坦布尔（BIST 100）、美国（Nasdaq）、英国（FTSE-100）、德国（DAX）和法国（CAC-40）指数的每周收盘数据。在相关研究中，尝试比较模糊逻辑技术和人工神经网络模型，发现成功应用各种人工智能模型可以得到有希望的结果。在另一项研究（Manurung 等人，2018）中，他们使用 2013 年至 2018 年的中亚银行 (BCA) 数据进行股价预测，使用长短期记忆 (LSTM) 进行了预测研究，LSTM 是一种循环人工神经网络，用于数据中的重要参数（开盘价、最高价、最低价、收盘价）。分析结果表明，使用少于 1 年的短期数据而不是 3 年或 5 年的训练数据，LSTM 中的预测最为准确，并且优于传统的自回归移动平均 (ARIMA) 预测方法，对于短期数据的准确率为 56%，而准确率为 94%。
在线研究 @ Cardiff - Orca
表。1方法的比较方法研究贡献EWA [3]计算很简单且实用，但是它不考虑时间序列的相关性，从而导致预测准确性较低。cnn [18]不需要复杂的推理模型；但是，它不适用于小样本预测，可能会遇到过度拟合的问题。GFM [31]数据集不需要遵循严格的分布序列，但是对于具有较大随机波动的样本序列可能会发生较差的拟合，从而导致较大的预测误差。Markov [44]从概率的角度分析较差的问题是有益的，但可能很难适应大型样本数据集。svm [52]它可以处理具有非线性和高维度的小样本数据集，但是内核函数的选择可能会影响预测结果。arima [64]通过在历史数据之间寻求自相关，可以通过假设它遵循历史趋势来预测未来。但是，这需要序列是固定的。cfa该方法非常适用，并且在处理小样本随机时间序列数据方面具有高预测精度。总而言之，预测方法的选择直接影响准确性
季度零售电子商务销售额第三季度...
调查描述 零售电子商务销售额是根据月度零售贸易调查 (MRTS) 中用于估计初步和最终美国零售额的相同样本估算的。美国零售额预估是根据 MRTS 样本的子样本估算的，该子样本的规模不足以衡量零售电子商务销售额的变化。采用分层简单随机抽样方法选择大约 10,800 家零售公司（不包括食品服务），然后对其销售额进行加权和基准测试，以代表超过 200 万家零售公司的全部范围。MRTS 样本基于概率，代表所有从事北美行业分类系统 (NAICS) 定义的零售活动的雇主公司。覆盖范围包括所有零售商，无论他们是否从事电子商务。在线旅行服务、金融经纪人和交易商以及票务销售机构不属于零售，也不包括在总零售或零售电子商务销售额估计中。非雇主通过与之前的年度调查估计进行基准测试来表示，其中包括基于行政记录的非雇主销售额。电子商务销售额包含在每月总销售额估计中。MRTS 样本会持续更新，以考虑新的零售雇主企业（包括通过互联网销售的企业）、企业倒闭以及零售业务领域的其他变化。公司每月都会被要求报告电子商务
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
对CO2的五个时间序列模型的比较分析...
董事，尼日利亚港口大学bourdillon.omijeh@uniport.edu.ng摘要的摘要准确的温室气体预测（GHG）排放对于解决气候变化和指导有效的缓解策略至关重要。我们开发并测试了高级技术，以改善时间序列的温室气体排放预测，以解决现有模型的局限性。我们的研究探索了各种算法，包括Arima，Sarima，ETS，先知和TBAT，以确定最有效的方法，用于捕获尼日利亚河流Harcourt港特有的温室气体数据中复杂的季节性和非线性模式。我们使用ADF和KPSS测试测试了时间序列的平稳性。使用网格搜索和Akaike信息标准（AIC）优化了其处理趋势和季节性组件的能力和季节性组件的能力。然后，我们将其与Arima，Sarima，Prophet和TBATS模型进行了比较。ETS模型的表现优于其他模型，在观察到的数据的95％置信区间内预测了CO₂值，平均绝对误差（MAE）为14.82，而根平方误差（MSE）为18.91。这项研究标志着温室气体排放预测的重大进步，强调了调整模型在环境科学中的实践价值及其与政策决策的相关性。未来的工作应着重于完善这些模型以实时使用，以确保计算效率和预测精度之间的平衡，以为决策者和环境科学家提供可行的见解。关键字：时间序列，发射，温室气体，预测，指数平滑。简介预期温室气体（GHG）排放对于制定有效减轻气候变化的策略至关重要。2023年，国际能源局（IEA）报告说，全球能源相关的二合作的排放量增长了1.1％，达到创纪录的37.4 gigatonnes（GT）（GT）（IEA，2023年）。这强调了气候缓解当局深入了解当前和未来排放趋势的重要性，以开发和实施有效的对策。本文回顾了用于温室气体排放预测的预测模型和算法，检查了其优势和缺点，如先前的研究中所强调的那样。重点是了解对这些低效率的研究如何指导预测准确性的改善。温室气体（温室气体）是捕获并重新发射红外辐射的大气气体，导致温室效应。尽管这种作用对于维持生命的温度至关重要，但人类活动（例如燃烧化石燃料和森林砍伐）却显着增加了温室气体排放，导致全球变暖和气候变化（英国地质调查，2023年）。二氧化碳（CO₂），主要的温室气体，主要是通过燃烧化石燃料（例如煤炭，石油和天然气）以及工业