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GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
季节性气候预报：2月至4月2025年
httpps://www.cpc.Nce.nooa.g.products/monina/nsoekus-So.vatus-F.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdfhttpps://www.cpc.Nce.nooa.g.products/monina/nsoekus-So.vatus-F.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf.pdf
俄罗斯的预测与先发制人：......的前奏
本文借鉴了可用的俄罗斯未分类的军事学术文献，以说明俄罗斯威胁感知，并作出了对策，这导致了2022年入侵乌克兰。虽然对许多人来说可能令人惊讶，但俄罗斯威胁在2000年代后期到2022年，侧重于从西方造成的混合战争威胁。从俄罗斯的角度来看，后苏联空间中的“阿拉伯之春”和“颜色革命”是由西方煽动和设计的，这是一项旨在颠覆和推翻反对它的政府的运动的一部分。这种威胁感知来自一种特殊的战略方法，涉及监测和预测国际局势，以确定可能导致对俄罗斯联邦国家安全的未来威胁的趋势和情况。正如本文将证明的那样，俄罗斯对策演变为“积极辩护”的战略，涉及避免使用所谓的俄罗斯联盟边界外部部队的部队。2022年入侵乌克兰的俄罗斯军队是这种“积极辩护”的一部分。
基于机器学习的光伏系统温度和太阳辐照度的预测
摘要：近年来，在环境问题和对可再生能源的研究中，光伏（PV）系统纳入全球能源景观。对温度和太阳辐照度的准确预测对于优化PV系统的性能和网格整合至关重要。机器学习（ML）已成为提高这些预测准确性的有效工具。这项全面的综述探讨了基于ML的温度和太阳辐照度的PV系统的先驱技术和方法。本文介绍了各种算法和通常用于温度和太阳辐射预测的技术之间的比较研究。这些包括回归模型，例如决策树，随机森林，XGBOOST和支持向量机（SVM）。本文的开头强调了准确的天气预报对PV系统运行以及与传统气象模型相关的挑战的重要性。接下来，探索了机器学习的基本概念，突出了提高准确性的好处，以估算电网集成的PV发电。
AI驱动的混合太阳能预测网格稳定性和...
1独立研究人员，苏格拉，雅克，班加罗尔摘要：高级太阳预测已成为将可再生能源整合到现代电网中的关键因素。本理论综述研究了一系列AI驱动的混合模型 - 将深度学习体系结构（例如CNN-LSTM）与统计或基于物理的方法相结合，以证明改进的预测如何提高网格可靠性和效率。通过利用各种数据源，例如卫星图像和基于地面的测量，这些方法提供了更准确的短期和长期预测，从而使网格操作员能够更好地平衡供应和需求，最大程度地减少削减，并降低运营成本。本文还讨论了可靠的太阳预测，从鼓励透明和确切的预测到市场机制的监管框架来奖励准确的生成计划。此外，包括能源公司，太阳能经理和系统运营商在内的行业专业人员可以利用先进的预测来优化维护，存储集成和财务计划。未来的研究可以从AI预测技术中融合了气候模型的整合，为能够处理不断发展的天气模式的可扩展和自适应系统铺平了道路，并加速了全球过渡到可再生能源。索引 - 摩尔预测，混合AI模型，网格稳定性，可再生能源整合，能源政策，深度学习，气候变化
潜入公平池：算法公平，合奏预测和人群的智慧
算法在我们的私人和公共生活中扮演着许多重要角色。他们产生搜索引擎结果，在社交媒体上组织新闻源，并确定有希望的浪漫伴侣。他们为司法，贷款，社会福利和大学录取决定提供了信息。他们还提出了紧迫和烦恼的道德挑战。例如，美国刑事司法系统中使用的一些算法预测个人是否会累进。著名的是，已经发现这种算法表现出明显的种族和性别偏见，例如将黑人非累犯者评级为比白人非养育者更喜欢重新审判（Angwin等人（Angwin等），2016a，b）。在某种程度上对这种发现的反应中，算法公平的研究在计算机科学，哲学和其他领域中扮演着重要的作用。从这些研究中得出的理论上有趣且在道德上显着发现的是，实施明智的公平概念可以兑现，以付出代价（Corbett-Davies et al。，2017年； Menon和Williamson，2018年； Kearns and Roth，2019年）。
使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。
预测医学消费的聚类分析
摘要。这项研究调查了用于医院中医学消费的机器学习，以优化资源分配和物流。我们使用两种方法：一种结合了多家医院数据的统一方法，以及一种预测个人医院的分离方法。我们根据消费趋势探索了K-均值聚类和手动对聚类。虽然K-均值聚类并未产生改进，但手动夹确定了具有明显增强预测准确性的特定药物对（例如，医院1：MAPE 1：MAPE从19.70％降低到3.30％）。但是，统一的方法并不能始终如一地使所有医院受益（例如，医学9）。这强调了在某些医院的准确性提高与其他医院潜在损失的需求。总体而言，分离方法中的手动聚类显示出希望。未来的工作应探索高级自动聚类技术，例如动态时间扭曲（DTW），并利用较大的数据集进行进一步验证。
