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烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
2025年草稿能量和季节性峰值预测
- 2024年9月27日 - 2025年长期负载预测介绍，预测数据源的更新，预测建模，初步结果和下一步 - 2024年11月8日 - 增强供暖，运输和BTM PV预测的增强，对CELT的celt celt celt 2025 - 12月13日 - 2024年12月13日 - 2024年 - 2024年的基本量和趋势量，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，趋势，在初步结果 - 2025年2月21日 - 电动汽车预报，草稿热泵预测，年度能源和峰值需求预测草案 - 2025年3月28日 - 最终D RAFT年度能源和季节性高峰预测，ARAS的总负载预测
Paul F. Parker Medal
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气体需求和费率预测
WHEREAS , the California Energy Commission (Energy Commission) is directed to "conduct assessments and forecasts of all aspects of energy industry supply, production, transportation, delivery and distribution, demand, and prices” and to “use these assessments and forecasts to develop and evaluate energy policies and programs that conserve resources, protect the environment, ensure energy reliability, enhance the state's economy, and protect public health and safety" (Public Resources Code § 25301(a));和
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
2026财年共识经济和收入预测
所有各方都期望国家就业增长会放缓。共识预测要求就业增长1。2025年为1％，2026年为0.6％，在2024年增加1.4％。所有各方都期望通货膨胀在2025年保持上升。如消费者价格指数所衡量的那样。所有当事方同意2。202和2026的7％。与与就业和通货膨胀有关的期望一致，所有当事方同意2025年的工资增长预测为4.6％，而2026年的工资增长率为4.6％。2024年的S.9％增长后。同样，所有各方同意2025年和2026年个人收入增长预测。美国公司利润的共识预测。包括资本消耗和库存评估协议。要求2025年增长2.6％，2026年增长4.1％。所有各方都同意，根据当事方的基准预测假设，在2025年3月30％的年收益率在2025年平均为3.9％，而2026年的年收益率为3.3％。
经济和税收预测-NYC委员会
个人所得税和通过实体税（PIT/PTET）：所得税是波动的，尽管工资增长一直保持稳定，并且最近的收集数据显示出更强的外观，因为随着较高的奖金池开始在12月和1月1月筹集2025财年的税收收集中，较高的奖金池开始反映出更强的外观。
一种机器学习方法用于气候预测
气候变化构成了主要威胁，其影响包括水稀缺，极端天气和海平面上升。机器学习为气候建模和预测提供了强大的方法，以支持决策。这项研究开发了一种机器学习模型，以研究沙特阿拉伯的气候变量。使用1980 - 2015年的温度，降水，压力和风的历史数据用于训练随机森林模型，然后根据其他变量预测2016 - 2020年温度。在预处理和兼容性检查后，该模型达到了2.69％的于点误差，证明其准确性。统一模型成功地发现了变量之间的相互依赖性。下一步涉及将其集成到具有更广泛预测能力的多功能工具中。总体而言，这项工作为关键气候变量提供了准确的机器学习模型。随着进一步的发展，这种模型可以产生可行的见解和与天气灾难，农业，空气质量，海平面上升以及沙特阿拉伯及其他地区的其他影响有关的早期警告。
治疗驱动的深葡萄糖预测-IRIS
帕维亚大学，电气，计算机和生物医学工程系，通过意大利帕维亚27100的费拉塔5。B博洛尼亚大学，计算机科学与工程系，Mura Anteo Zamboni 7，博洛尼亚40126，意大利。 c帕维亚大学，民用与建筑工程系，通过意大利帕维亚27100的费拉塔5。B博洛尼亚大学，计算机科学与工程系，Mura Anteo Zamboni 7，博洛尼亚40126，意大利。c帕维亚大学，民用与建筑工程系，通过意大利帕维亚27100的费拉塔5。