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国际预测杂志
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 , Jakub John 89 , Ejak Ejak Boylan 。 10 , Jethro Browell 11 , 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 Dokumento , Jovnemento 20埃里森 9 , 皮奥特·菲泽德 21 , 菲利普·汉斯·弗朗西斯 22 , 大卫·T·弗雷泽 23 , 迈克尔·吉利兰 24 , M. Sinan Gönül 25 , 保罗·古德温 1 , 路易吉·格罗西 26 , 雅埃尔·格鲁什卡-科凯恩 27 , Mariangela Guidolin 26 , 马西莫·吉洛·乌尔里希冈特 29 , 郭晓佳 30 , 雷纳托·古塞奥 26 , 奈杰尔·哈维 31 , 大卫·F·亨德利 32 , 罗斯·霍利曼 1 , 蒂姆·贾努肖夫斯基 33 , Jooyoung Jeon 34 , 维克多·里士满·R·何塞 35 , 扬·康菲 36 , 安妮·B. , Stephan Kolassa 38 , 10 , Nikolaos Kourentzes 39 , 10 , Sonia Leva 40 , Feng Li 41 , Konstantia Litsiou 42 , Spyros Makridakis 43 , Gael M. Martin 23 , Andrew B. Martinez 44 , 44 , Sheik Meodore , Modis 465 ,康斯坦丁诺斯·尼科洛普洛斯 47 , 迪莱克·恩卡尔 25 , 阿莱西亚·帕卡尼尼 48 , 49 , 阿纳斯塔西奥斯·帕纳吉奥泰利斯 50 , 扬尼斯·帕纳帕基迪斯 51 , 何塞·M·帕维亚 52 , 曼努埃拉·佩迪奥 53 , 54 , 迭戈·J·佩德雷 55 , 皮埃尔·平森 , 56帕特里夏·拉莫斯 57 、大卫·E·拉帕奇 58 、J·詹姆斯·里德 59 、巴曼·罗斯塔米-塔巴尔 60 、米哈乌·鲁巴斯泽克 61 、乔吉奥斯·塞尔皮尼斯 62 、韩林尚 63 、伊万杰洛斯·斯皮利奥蒂斯 3 、阿里斯·A·辛特 60 、塔拉·普里扬 64 、塔拉加普里阳Thiyanga S. Talagala 65 , Len Tashman 66 , Dimitrios Thomakos 67 , Thordis Thorarinsdottir 68 , Ezio Todini 69 , 70 , Juan Ramón Trapero Arenas 55 , 王晓倩 36 , Robert L. Winkler 71 , Alisa Yusuva , Florian Yusuva 10 10 72
利用人工智能预测能源消耗
摘要：本文全面回顾了人工智能 (AI) 在工业 4.0 背景下的整合，强调了其对各个行业的变革性影响及其在可持续能源管理的能源消耗预测中的具体应用。从工业发展的历史视角开始，从自动化到当前的信息物理系统时代，这篇评论强调了人工智能在重塑制造流程中的关键作用。本文探讨了人工智能在能源领域的多种应用，特别是其在短期负荷预测、需求响应优化以及对太阳能和风能等可再生能源的准确预测方面的有效性。讨论了由于分散化和电网连接设备的激增而导致的电力系统日益复杂化，强调了人工智能促进的有效信息交换的重要性。此外，这篇评论深入探讨了用于能源预测的各种模型，包括监督学习模型、人工神经网络和深度学习模型。概述了人工智能在电力系统控制、管理、能源市场定价和政策建议中的实际应用，展示了其在优化能源效率和平衡电力生产和消费方面的潜力。人工智能在改善供需预测方面的作用的实际例子，例如谷歌子公司 DeepMind 增强了风力发电量预测，凸显了这些技术对现实世界的影响。然而，摘要也承认了现有的挑战，包括理论背景不足、实践专业知识不足和资金限制阻碍了人工智能在能源行业的广泛应用。总之，本文对人工智能在预测能源消耗方面的现状、挑战和潜力提供了宝贵的见解，为不同行业的可持续能源管理提供了路线图。
洪水预报预警
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择合适的洪水预报模型 17 3.3.1 选择合适的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
宏观经济预测的综合评估...
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