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使用预测和策略中的方案
对澳大利亚经济的外部风险也可以通过场景来审问。在任何给定时间，都有许多已知的外部风险（以及未知的未知数）。副州长安德鲁·豪瑟（Andrew Hauser）在本周早些时候的讲话中讨论了其中一个未知数，全球贸易环境。5材料外部风险的另一个当前例子是未来中国财政政策的道路。中国是一个大型经济体，也是澳大利亚最大的出口目的地，这意味着其轨迹对澳大利亚货币政策制定很重要。我们探索的一种方式是考虑中国财政支出高于预期的影响。有几种影响澳大利亚经济的方法：6
气体需求和费率预测
WHEREAS , the California Energy Commission (Energy Commission) is directed to "conduct assessments and forecasts of all aspects of energy industry supply, production, transportation, delivery and distribution, demand, and prices” and to “use these assessments and forecasts to develop and evaluate energy policies and programs that conserve resources, protect the environment, ensure energy reliability, enhance the state's economy, and protect public health and safety" (Public Resources Code § 25301(a));和
人工智能在需求预测中的应用
人工智能 (AI) 为各个行业和产业的发展做出了重大贡献。人工智能应用最重要的贡献之一是预测。由于经济增长、技术进步和客户期望的提高，消费者需求波动的速度比以往任何时候都快，这使得预测未来需求更加困难。需求预测是供应链管理的一项重要操作，有助于实现供需的最佳匹配。因此，提高需求预测准确性对公司和供应链至关重要。借助人工智能，企业可以准确预测客户行为。该研究旨在全面回顾过去十年人工智能如何应用于预测需求。这项研究收集了 2013 年至 2023 年期间发表的文章。根据研究结果，近年来，人工智能越来越多地用于需求预测。能源和水需求预测最受关注。长期短期记忆因其优势而备受瞩目。此外，本研究将强调采用人工智能的挑战。这些挑战之一是为每种人工智能方法选择不同的可靠和合适的预测输入。本评论将帮助供应链经理和分析师选择和实施合适的预测方法。此外，本研究还将提出一些未来的研究方向。关键词：人工智能、需求预测、预测技术、供应链管理
预测人工智能进展：研究议程
本文介绍了预测人工智能进展的研究议程，该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果；本文的其余部分遵循这些结果的结构，简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出，应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
NASA生物多样性和生态预测
地球是一个充满生机的星球。到目前为止，它是我们在整个宇宙中唯一知道的星球。地球生命的一个基本特征是其惊人的多样性。我们仍在集体思考这种奇妙的生命多样性。直到最近十年左右，我们才开始对地球上物种的数量进行合理的估计，其数量级在一定范围内。尽管我们拥有智慧、体力、技术，并且在同类物种中似乎处于领先地位，但我们仍然严重依赖其他物种提供各种商品和服务，没有这些，人类就无法生存。我们的技术虽然强大，但还远远不足以让我们独立于周围的其他物种——即使我们可以忍受这样做带来的道德、情感和审美孤独。人类的卓越只是虚幻的。
风力发电预测误差评估...
当风吹起，风力涡轮发电机收集动能并将其转化为电能时，需要预测涡轮机将发出多少电力。即使是最完美的计算机模型，具有很高的计算能力，也无法模拟自然力量的美妙，我们必须接受预测功率输出中存在一定程度的预测误差，因为大气中固有的随机模式。该项目旨在调查影响哥特兰岛风力发电资产预测误差的主要原因和因素。从理论和已进行的案例研究来看，风速是风力发电的最强预测因素，声称其他任何因素都是非常不准确的。然而，风力预测的主要预测因素是从文献研究中总结出来的，从天气模型中提取出来，并在哥特兰岛 Näsudden 的 Stugylparken 风电场案例研究中进行了尝试。尝试了三种不同的预测方法，根据所选的评估指标，集成树模型是最佳模型。表现第二好的模型是人工神经网络，理论功率曲线的预测效果比研究中测试的标准机器学习方法更差。值得注意的是，在评估选择哪种模型时，取决于评估方式以及哪个指标被视为最重要。除了风速对所有模型的影响最为显著之外，预测误差似乎与昼夜循环有关。一个原因可能是白天的陆海相互作用，尤其是在 4 月至 9 月期间。较高的预测误差与平均风速较高的时期密切相关，天气变化的时间会影响可预报性，并且应该会出现较大的误差。在本项目中，数值天气预报数据用于研究预测误差。在模型运行的最初几个小时内可以看到较低的误差。这是意料之中的，因为这是我们最接近初始条件（换句话说，现实世界）的时候。然而，似乎风速和昼夜循环比数值天气预报模型在最初 24 小时内的表现更为重要。由于安装容量较大，预测未来几年风力发电资产的电力输出预计会变得更加重要。即使安装容量增加，也不希望出现容量过剩，灵活性将更为重要。我们面临着挑战，但也有机会更有效地利用社会资源，并通过更灵活地利用资源来降低社会对地球的气候影响。
飞机需求预测 - ScholarWorks@UMass Amherst
致谢................................................................................................................v 摘要................................................................................................................................ vi 表格清单.............................................................................................................................. ix 图表清单..............................................................................................................................x 第 1 章 简介.........................................................................................................................................1
预测 NAS 对 F414-GE-400 发动机的需求...
本报告中提出的研究得到了海军研究生院商业与公共政策研究生院采购主席的支持。要申请国防采购研究或成为研究赞助商，请联系： NPS 采购研究计划 收件人：James B. Greene，RADM，USN，（退役） 采购主席 海军研究生院商业与公共政策研究生院 555 Dyer Road，Room 332 Monterey，CA 93943-5103 电话：(831) 656-2092 传真：(831) 656-2253 电子邮件：jbgreene@nps.edu 可以从我们的网站 www.acquisitionresearch.org 打印采购赞助研究报告的副本
