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预测：理论与实践 - 兰卡斯特 EPrints
Fotios Petropoulos 1, ∗ , Daniele Apiletti 2 , Vassilios Assimakopoulos 3 , Mohamed Zied Babai 4 , Devon K. Barrow 5 , Souhaib Ben Taieb 6 , Christoph Bergmeir 7 , Ricardo J. Bessa 8 , Jakubro Bijak 10 , Jelan Jelan Broywell 10 . , Claudio Carnevale 12 , Jennifer L. Castle 13 , Pasquale Cirillo 14 , Michael P. Clements 15 , Clara Cordeiro 16,17 , Fernando Luiz Cyrino Oliveira 18 , Shari De Baets 19 , Alexander Dokumentov 20 , Joan Piot Piot , Philip 29 ses 22 , David T. Frazier 23 , Michael Gilliland 24 , M. Sinan G¨on¨ul 25 , Paul Goodwin 1 , Luigi Grossi 26 , Yael Grushka-Cockayne 27 , Mariangela Guidolin 26 , Massimo Guidolin 28 , Ulrich Guojio 2003 26 , Nigel Harvey 31 , David F. Hendry 32 , Ross Hollyman 1 , Tim Januschowski 33 , Jooyoung Jeon 34 , Victor Richmond R. Jose 35 , Yanfei Kang 36 , Anne B. Koehler 37 , Stephan Kolassa , Nikolas , 139 va 40 , Feng Li 41 , Konstantia Litsiou 42 , Spyros Makridakis 43 , Gael M. Martin 23 , Andrew B. Martinez 44,45 , Sheik Meeran 1 , Theodore Modis 46 , Konstantinos Nikolopoulos 47 , Dilek ¨ ¨ ¨ ¨ Pastagnios , 489 , Pastagnios agiotelis 50 , Ioannis Panapakidis 51 , Jose M. Pav ́ıa 52 , Manuela Pedio 53,54 , Diego J. Pedregal 55 , Pierre Pinson 56 , Patr ´ıcia Ramos 57 , David E. Rapach 58 , J. Reade 59 , James Romi-Bahr baszek 61 , Georgios Sermpinis 62 , Han Lin Shang 63 , Evangelos Spiliotis 3 , Aris A. Syntetos 60 , Priyanga Dilini Talagala 64 , Thiyanga S. Talagala 65 , Len Tashman 66 , Dimitrios Thomakos 67 , Thorin Thorin 68 9.70, Juan Ram´on Trapero Arenas 55, Xiaoqian Wang 36, Robert L. Winkler 71, Alisa Yusupova 10, Florian Ziel 72
预测新兴技术对未来的影响...
我们邀请了 30 位专家预测美国、俄罗斯和中国 12 项新兴技术在 2040 年前的发展轨迹，并评估它们对军备竞赛稳定、危机稳定和人道主义原则未来可能产生的影响。结果显示，平均而言，它们的影响预计为负面，有些技术会对所有三个因变量产生负面影响。我们使用机器学习算法根据技术的预期影响对其进行聚类。这一过程确定了由各种高影响力技术组成的技术集群，这些技术具有共同的关键影响特征，但不一定具有共同的技术特征。我们将这些综合效应称为“负多重性”，反映了新兴技术预计对国际稳定和人类安全产生的以负面为主的、并发的、在某些情况下相似的一阶和二阶效应。预计到 2040 年，美国、俄罗斯和中国的技术发展轨迹将会趋于一致，再加上地缘政治竞争所造成的不利环境，这表明一场技术军备竞赛即将出现，有可能严重阻碍国际军备控制努力以规范新兴技术。
销售预测中的定量方法：利润...
摘要：计划是MSME的连续性和发展的关键要素。通过有效的计划，MSME可以设定明确的目标，以便可以最佳地使用现有资源。对MSME至关重要的一种计划形式是准备销售预算。销售预算是准备其他预算的基础，需要一种适当的预测方法。可以使用定量方法（例如最小二乘方法，力矩方法和二次方法）进行此预测过程，然后计算预测的标准误差。这项研究在Padalarang中使用了一个MSME，即信用和数据配额购买房屋。本研究旨在计算估计的销售目标，以减少由于未售出的库存而造成的损失风险，并优化MSME利润。所使用的研究方法是描述性定量的，通过观察，文档和访谈收集数据。这项研究的结果表明，该MSME的最合适的预测方法是二次方法，因为它与其他方法相比具有最小的SKP值。
计量经济学预测气候变化 - 研究
Their success depends upon (see Hendry, 1997 ): (a) there are regularities in the system being modeled; (b) those regularities are informative about the future; (c) the estimated model captures the regularities; yet: (d) excludes irregularities that might swamp regularities.
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。
支持天气研究和预测模型
WRF模型诞生了WRF Model 1的最初版本是在Decem Ber 2000中发布的。该模型基于FUID动力学，质量和标量量以及Atmos Pheric Physics的知识来解决大气方程的方程和跨力动力学方程。WRF软件的设计为可爱和便携。它允许该模型在不同的高性能计算平台上运行，同时使科学家可以轻松编程。最初由称为标准初始化（SI）的预处理软件包支持Real-DATA应用程序，该软件包支持设计有限的区域域，并准备静态的陆地输入（例如，地形，土地使用和土壤类别和土壤类别）和时间变化的气象数据。一个单独的模型初始化程序采用了SI处理的数据，并为模型生成了初始和横向边界条件验证。
最先进的可再生能力预测技术
随着可再生能源资源的整合扩展，发电的不确定性增加。因此，对可再生能源的准确预测对于确保电力系统运营的可靠性至关重要。实现这一目标需要一种跨学科的方法，该方法综合了高级技术，例如数值天气分析，人工智能，数学统计和卫星图像处理。因此，有效地整合这些不同的领域以增强可再生生成预测的精度仍然是深入探索的关键主题。