XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemForecast
iforecast：机器学习时间序列预测
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冬季不丹的降雨和温度预测...
共同具有共同气候特征的国家，并对区域气候状态进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Indso）（Inder So）（In Indian）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-30在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。到2024年5月底，厄尔尼诺（ElNiño）条件（比赤道太平洋地区的正常SST温暖）变成了ENSO中性条件，并一直处于中立状态，直到2024年10月。目前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在12月至1月（DJF）季节，La Nina条件发展的可能性有所提高。2.2印度洋的条件
OL-B，第 18 WS，贝尔沃堡气象行动，（MEF）任务执行预报
起飞后在 PMSV 上请求 PIREP UHF：139.4 警告：2100L - 0600L MF 之间无修改；周末和节假日无修改
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]。
风化气候变化：农民如何从预测结果中学习
天气引起的农业生产力风险降低了农民的收入，并因气候变化而放大。短期到中等范围的降雨预测（提前0到15天）可以帮助农民优化季节内的决策以减轻这种风险，从而准确地解释，信任和对预测进行了准确的解释，信任和采取行动。使用激励现场和现实世界中的实验室实验，并通过语音呼叫天气预报服务，我们研究印度的农民如何在预测和预测之后更新他们的信念。尽管农民对预测服务的需求很高，但错误预测后，他们对预测的信任下降，错误后使用频率较低。初始互动中的准确性减轻了这种效果，强调了早期成功对在新技术中建立长期信任的重要性。值得注意的是，当气候变化变得显着时，农民更有可能使用预测，并且更宽容预测错误 - 符合气候适应性预测的价值。
预测美国联邦和国际化学监管政策2025
Bergeson＆Campbell，P.C。（B＆C®），其全球咨询会员ACTA集团（ACTA®）和财团管理会员B＆C®财团管理公司，L.L.C。（BCCM）很高兴与您分享我们的预测2025。出于您可能想象的所有原因，我们经验丰富的团队今年在猜测2025年对全球工业，农业和杀菌性化学监管和政策计划的期望方面受到挑战。鉴于去年夏天的欧洲议会选举以及他们带来的右翼转变，以及新的特朗普政府，预计大西洋两岸的化学政策会发生变化。即将上任的特朗普政府和共和党恭喜的主导地位预示着重大政策变化，这在监管和政策计划中最明显的变化扭转了拜登·哈里斯气候计划和环境正义（EJ）议程。即将到来的政府对放松管制和“右规模”的关注如何影响更细微的化学产品法和法规，尚不清楚。担心，现在臭名昭著的“ 2025年项目”文档将是政府的蓝图，而不是一系列详细的利益相关者建议会影响对内部和外部的美国环境保护局（EPA）决定的反应。
预测美国联邦和国际化学监管政策2025
Bergeson＆Campbell，P.C。（B＆C®），其全球咨询会员ACTA集团（ACTA®）和财团管理会员B＆C®财团管理公司，L.L.C。（BCCM）很高兴与您分享我们的预测2025。出于您可能想象的所有原因，我们经验丰富的团队今年在猜测2025年对全球工业，农业和杀菌性化学监管和政策计划的期望方面受到挑战。鉴于去年夏天的欧洲议会选举以及他们带来的右翼转变，以及新的特朗普政府，预计大西洋两岸的化学政策会发生变化。即将上任的特朗普政府和共和党恭喜的主导地位预示着重大政策变化，这在监管和政策计划中最明显的变化扭转了拜登·哈里斯气候计划和环境正义（EJ）议程。即将到来的政府对放松管制和“右规模”的关注如何影响更细微的化学产品法和法规，尚不清楚。担心，现在臭名昭著的“ 2025年项目”文档将是政府的蓝图，而不是一系列详细的利益相关者建议会影响对内部和外部的美国环境保护局（EPA）决定的反应。
重新映射：通过网络倒置和检索功能映射进行自适应运动预测的神经模型重新编程
由肢体损失，衰老，中风和其他运动缺陷造成的移动性障碍是全球数百万个人面临的重大挑战。先进的辅助技术，例如假肢和矫形器，有可能大大改善此类个人的生活质量。这些技术设计中的关键组成部分是对肢体受损的参考联合运动的准确预测，这受到这些患者可用的关节运动数据的稀缺性的阻碍。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的模型，重新利用了深度学习的重新编程属性，结合了网络反转原理和检索绘制的映射。我们的方法适应了最初为健全的个体设计的模型，以预测肢体受损患者的关节运动，而不会改变模型参数。我们通过广泛的经验研究对低于膝盖挑战的患者的数据进行了广泛的经验研究，证明了重新映射的功效，从而证明了对传统转移学习和微调方法的显着改善。这些发现对截肢，中风或衰老的患者的辅助技术和流动性具有显着影响。
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
使用DL和ML混合方法预测孟加拉国大蒜价格
在孟加拉国生长了许多不同种类的香料。在这些香料中，大蒜是最重要的。尽管每年需要600,000吨大蒜，但孟加拉国仅设法生产约80,000公吨的香料[1]。根据政府的报道，其余部分主要来自印度和中国。每一天都会发现对大蒜的需求有所上升。因此，由于没有足够的供应来满足需求，价格就会更高。诸如孟加拉国农业部报道的2018年的大蒜在2018年的五十至八十塔卡。2019年对大蒜的需求激增。但是，大蒜供应没有变化。价格从2024年到250。以大蒜为例； 2019年1月1日，价格为每公斤80塔卡，但到7月14日，每公斤升至180塔卡。由于其异常行为，因此对这种变化有很大的关注。定价范围表明，增加和减少是零星的。孟加拉国贫穷的人无法承担这笔费用。数据不确定性的非结构化特征为财务预测增加了复杂性。的预测进一步混淆了这样一个事实，即天气，劳动力，储存量，运输和供求比等变量会影响结果。现代AI允许机器模仿人类的行为。使用多种ML算法，M。M。Hasan等。[2]成功消除了洋葱市场的波动，并预测了未来的洋葱价格。在金融中应用机器学习的可能性很大。为了实现这一目标，我们采用了有关大蒜价格的收集数据，我们开发了一些能够预测未来大蒜价格的ML和DL模型。如Geron等人[3]所观察到的，只有一些可用的机器学习工具包括Scikit-Learn，Tensorflow，Matplotlib，Pandas和Numpy。为了使用我们的数据集，使用各种功能选择和特征提取算法。对于第一个模型，使用了DNN。对于第二和第三模型，使用的模型类型是长期记忆（LSTM）模型。最后，第四型模型是LSTM和ML的组合结构，其中LSTM部分仅用于选择特征，而ML算法（如梯度增强回归（GBR），随机森林回归（RFR），线性回归（LR）（LR）都用于训练功能。由于我们将为大蒜每日价格产生预测，因此我们对此进行了监督的学习。根据大蒜市场的给定ML和DL模型，可以在不同来源预测该产品的价格。我们的工作集中在这一目标上。