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堪萨斯河预报
** 所有流量以 cfs 为单位 ** 截至：日期 LNSK MEKS TSTK NWCK GLNK BLTK MPSK NLSK EPKS 12/31 26 16 29 64 12 13 23 41 123 1/1 26 14 28 64 13 14 23 40 119 1/2 27 14 28 66 12 13 23 40 119 1/3 27 15 21 68 12 13 23 38 119 观测值 1/4 27 15 28 68 12 15 24 39 115 预测值 1/5 27 15 27 67 12 15 25 40 111 1/6 27 15 26 67 12 15 25 40 111 1/7 27 15 26 66 12 15 25 40 110 1/8 27 15 26 65 12 15 25 40 109 1/9 27 15 26 65 12 15 25 40 108 1/10 27 15 25 64 12 15 25 40 107 1/11 27 15 25 63 12 15 25 40 106 1/12 27 15 25 63 12 15 25 40 106 1/13 27 15 24 62 12 15 25 40 105 1/14 27 15 24 61 12 15 25 40 104 1/15 27 15 24 61 12 15 25 40 103 1/16 27 15 24 60 12 15 25 40 103 1/17 27 16 23 59 12 15 25 40 102
加文斯角大坝下方密苏里河预报
** 所有流量以 1000 立方英尺/秒为单位 ** 截至：日期 GAPT AKIA SUX DENE TUIA OMA GRNE WTNE LUNE NCNE 12/30 14.0 0.7 14.4 13.6 0.8 15.2 0.6 1.2 5.5 21.1 12/31 14.0 0.6 15.0 14.8 0.5 15.3 0.7 1.3 4.6 21.4 1/1 14.0 0.4 15.1 15.1 0.5 16.2 0.7 1.2 5.5 21.6 1/2 14.0 0.4 15.0 15.0 0.5 16.7 0.6 1.1 4.8 22.8观察值 1/3 14.0 0.4 14.9 15.1 0.4 16.4 0.6 1.0 5.0 22.1 预测值 1/4 14.0 0.4 14.9 15.1 0.4 16.2 0.8 1.0 4.8 21.6 1/5 14.0 0.4 14.8 15.0 0.4 16.1 0.8 0.9 4.7 21.3 1/6 14.0 0.4 14.8 14.9 0.4 15.8 0.8 0.9 4.6 20.9 1/7 14.0 0.4 14.7 14.9 0.4 15.7 0.8 0.8 4.5 20.6 1/8 12.0 0.4 14.7 14.8 0.4 15.6 0.8 0.8 4.5 20.4 1/9 12.0 0.4 14.3 14.8 0.4 15.5 0.8 0.8 4.6 20.4 1/10 12.0 0.4 12.8 14.2 0.4 15.5 0.9 0.8 4.5 20.3 1/11 12.0 0.4 12.7 13.1 0.4 15.0 0.9 0.8 4.5 20.1 1/12 12.0 0.4 12.7 12.8 0.4 14.0 0.9 0.8 4.5 19.3 1/13 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.9 0.7 4.5 18.5 1/14 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.9 0.7 4.6 18.3 1/15 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.8 0.7 4.6 18.2 1/16 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.8 0.7 4.5 18.2
在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。
NOAA 应评估改进飓风预报和预警的机会
3 《天气法》于 2017 年 4 月 18 日颁布。 4 NHC 在 https://www.nhc.noaa.gov/cyclones/（2024 年 7 月 29 日访问）上托管活跃热带气旋产品。 NWS 天气预报办公室 (WFO) 发布内陆地区的风灾信息。此外，中太平洋飓风中心和关岛和美属萨摩亚的 WFO 为其各自的责任区发布热带气旋灾害产品。 5 这是一个称为地面实况数据的概念。现场测量也可用于确认或校准远距离收集的数据，例如从卫星收集的数据。与飞机观测相比，卫星数据对风暴位置和强度的确定性较低。 6 NOAA 于 2023 年 6 月 27 日宣布 HAFS 投入运营。HAFS 是 NOAA 的新飓风预报模型。 7 集合是一组以略有不同的初始条件或模型版本运行的计算机天气模型。集合旨在通过平均各种预报来提高预报的准确性，并提供有关预报不确定性的可靠信息。 8 请参阅 https://www.nhc.noaa.gov/verification/verify5.shtml（2024 年 7 月 30 日访问）。 9 请参阅 Landsea, CW 和 JP Cangialosi，2018 年：“我们是否已经达到热带气旋轨迹预报的可预报性极限？” Bull. Amer. Meteor. Soc.，2237-2243。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
大数据分析在预测需求和推动零售业未来市场趋势中的作用。
数字革命对零售业进行了深刻的转变，大数据分析作为重塑企业如何理解和与消费者互动的关键工具。在一个通常将数据视为新石油的时代，利用大量信息和提取可行的见解的能力已成为关键的竞争优势。从社交媒体，在线交易和客户反馈到来自物联网（IoT）设备的传感器数据的各种来源的数据的扩散，这引起了零售的新范式，其中决策越来越多地数据驱动。大数据分析在零售业中的应用超出了营销范围，以涵盖业务的每个方面，包括供应链优化，库存管理和客户服务。这种全面的方法不仅提高了运营效率，而且通过实现个性化的互动和产品来大大改善客户体验。大数据的概念是指非常复杂的数据集，以至于传统数据处理工具无法管理它们。这些数据集的特征是它们的体积，速度和多样性，这些数据集对存储，分析和利用构成挑战。但是，数据分析技术（例如机器学习，人工智能和云计算）的进步已使实时处理和分析大数据成为可能。此功能在零售业中特别有价值，在零售业中，了解和对客户行为的理解和反应可能是成功与失败之间的区别。in例如，零售商可以分析浏览模式，购买历史和社交媒体互动，以相应地预测未来的购买行为和量身定制营销策略（Jain等，2021）。大数据分析在零售业中的主要应用之一是在营销领域，它可以实现更精确的定位和个性化。传统的营销方法通常依赖于广泛的人口统计数据，从而产生了不会引起个人客户共鸣的通用活动。相比之下，大数据分析使零售商可以根据多种因素（包括过去的购买行为，浏览历史记录，社交媒体活动甚至地理位置）更加细微地细分他们的受众。这种详细的细分使得创建高度个性化的营销信息和促销活动，这些信息更有可能将潜在客户转变为客户。此外，通过利用预测分析，零售商可以预测客户的需求和偏好，从而为他们提供符合其利益的产品和服务。这种预测能力不仅有助于增强客户体验，还可以通过将精力集中在最有前途的潜在客户上来优化营销预算（Nguyen等，2020）。除了市场营销之外，大数据分析在优化供应链运营方面起着至关重要的作用，这是零售业的另一个关键方面。零售业的供应链涉及从采购和生产到分销和销售的多个阶段。这在当前的零售环境中尤其重要，因为消费者的需求可能是高度波动和不可预测的。这些阶段中的每个阶段都会产生大量数据，在分析时，可以提供对效率低下，瓶颈和改进机会的见解。例如，可以使用预测分析来更准确地预测需求，从而使零售商可以优化库存水平并降低投入过度或库存的风险。通过使库存水平与预期需求保持一致，零售商不仅可以最大程度地降低成本，还可以通过确保产品可用性来提高客户满意度（Choi等，2021）。
机器学习的高级天气预报
在一项研究中认识到培训数据的重要性（Katiyar等，2020）。由于SAR照片的局限性，例如城市洪水区域代表的扭曲几何形状，阴影区域和不确定性，作者建议在未来的研究中包括其他数据。通过结合DEM数据，几何和阴影区域可以得到照顾。将被淹没的稻田与其他洪水区分开，也可能受益于使用多时间SAR图像和各种极化。通过将洪水前拍摄的图像与洪水中的图像进行比较，可以使用一种变化检测机制，从而大大提高了程序的准确性[18]。
使用BI-LSTM神经网络预测准确的空气质量指数
有更高的肺癌，心脏病和其他疾病的机会。根据国际能源局的估计，空气污染每年导致近650万例早死亡。[6]。随后，随着生态保险驱动力依赖于此，有效的空气质量预期框架的发展变得越来越重要[7]。对空气质量的预测在很大程度上依赖于从检查站中积累的数据通过重要的城市社区传播的数据[8]。这些地区指导估计模型并处理污染水平的精通研究。[9] ML计算已成为评估此类信息的功能更强大的设备。在任何情况下，都存在挑战，例如仔细数据集的短缺以及同时证明许多异物的麻烦[10]。