XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemForecasting
有限面积预测的数据驱动建模
一般而言，为了帮助在神经LAM和基于图的天气模型中进一步开发不同的图形体系结构，在神经LAM中已经开发了功能，以通过创建单个图形组件来构建与图神经网络一起使用的图。这将图形组件的创建（表示为networkx.digraph对象）分开，该图形组成了消息通话的不同部分[4]图； GRID2MESH（ENCODE），MESH2MESH（PROCESS）和MESH2GRID（DECODE），从序列化中加载到模型中的pytorch_geometric.data数据架构中。后一个步骤的分离实现了实现基于图的天气预测建模的不同代码基础的目标。
使用新闻情绪进行经济预测
报纸文本情绪可以在高频级别的流行宏观经济状况方面提供信息，可用于改善宏观经济指标的预测。在本文中，我们使用简单的词典方法从马来西亚本地报纸文章的业务和财务部分中提取了情感，然后评估与现有基于调查的情感测量和宏观经济增长结果的关系。具体来说，本文使用线性模型，非线性机器学习模型和长期术语记忆（LSTM）神经网络研究了报纸增长的报纸情感及其需求侧组件的预测能力。我们的调查结果表明，新闻情绪可以立即播放基于调查的商业情感措施。使用线性回归和非线性机器学习模型，我们还表明，新闻情绪具有可靠的预测能力，可在两到三季度预测范围内实现私人投资增长。尽管如此，我们发现使用新闻情绪在整个预测期间预测GDP增长的其他需求端成分方面没有显着改善，这表明提取的新闻情绪为更广泛的经济提供了有限的信息内容。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
预测人工智能进展：研究议程
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要，以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题，但对此的研究很少，也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外，该领域非常多样化，没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定，该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出，应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了一些突出的问题，这些问题既普遍存在，又完全是预测人工智能进展问题所特有的。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前景，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
预测人工智能指数回报
* 通讯作者。湖南大学商学院，长沙 410082，中国；湖南大学资源与环境管理研究中心，长沙 410082，中国。电子邮件：zyjmis@126.com 。** 湖南大学商学院，长沙 410082，中国；湖南大学资源与环境管理研究中心，长沙 410082，中国。电子邮件：hanalms@163.com 。*** 比勒陀利亚大学经济学系，Private Bag X20，哈特菲尔德 0028，南非；电子邮件：rangan.gupta@up.ac.za 。
基于人工智能的5G网络流量预测
2 文献综述 6 2.1 愿景和动机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 网络切片面临的挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... ... 12 2.6.3 物联网（IoT）和工业物联网（IIoT） .................................................................................. 14 2.7 5G 面临的挑战 .................................................................................................................................................. 15 2.7.1 网络软件化 .................................................................................................................................................. 15
将流动性预测提升到新的水平...
该比率的最小值为 100%。但这并不意味着银行应该努力使该值最大化。问题是，该指标越高，银行需要在其账户中保留的流动性较高的资产就越多。因此，自由现金进行有利可图的投资的可能性有限。鉴于欧元区和瑞士法郎区的负利率，银行发现自己处于一个非常困难的盈利环境中。这意味着财务部门的主要任务是确定并能够足够准确地预测该比率的水平，将其保持在最低但足够的水平。预测 LCR 比率的保守方法意味着银行在出现不利情况时会进行一定程度的流动性较高的资产“储备”，从而剥夺了自己赚取额外收入的可能性（例如，通过将过剩流动性投资于短期交易）。风险更高的投资方式意味着银行从投资中获得更高的利润，但顾名思义，风险也更大。在这种情况下，银行必须确定其风险偏好
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。
电力负荷预测方法和途径
摘要：负荷预测是电力供应商最常用的一种策略，用于预测随时满足市场动态所需的电力或能量。电力负荷预测是电力公司发展中的一个重要过程，在电力容量分配和电力结构组织中也扮演着重要的角色；因此，它越来越受到研究者的关注。因此，电力需求预测的可靠性对于电力资源规划和电力管理系统至关重要。市场研究中数据库文件的不断增加以及数据处理，迫切需要开发一种有效的工具流程，以便从可访问的大量数据集中获取隐藏的、关键的负荷预测信息。作为计算机工程的一个潜在子集，许多机器学习技术非常适合解决这个问题。本文除了算法之外，还提供了权威权重预测实践的印象。尽管所有研究方法都很复杂，但评估表明，回归分析本身经常用于长期预测，并且经济实惠。机器学习或人工智能方法（如神经网络、支持向量机和模糊逻辑）是短期估计的理想选择。关键词：人工神经网络 (ANN)、负荷需求预测、预测方法和算法、时间序列简介预测是电力系统的重要组成部分。预测系统现在用于风力发电 (Seemant & Ling, 2021) 和风速 (Tiwari, 2022)。预测电力负荷也有利于电网和电力公司。电力是一种环保且经济高效的能源，在我们的日常生活中不可或缺 (Lin Y. et al., 2017)。电力的重要性最近急剧增加，这也成为研究的一个重要问题 (Nalcaci et al., 2018)。此外，与天然气、焦炭和石油等其他传统电力来源相比，电能更适合环保意识强的社区的需求，也更有效。此外，能源作为一种产品不同于物质商品，因为它不能大量储存，必须尽快生产。此外，由于电力行业的自由化，包括能源过剩和短缺，能源销售量变得复杂，这可能导致预测错误和严重的资金损失。此外，随着世界人口的增长和生活条件的改善，世界能源消耗预计将猛增。此外，工业正在扩张，电器产品的使用也在增加，包括微电网、电动汽车等技术的进步，以及可再生能源的生产。所有这些问题都与电网综合体的管理有关（Khamaira 等人，2018 年）。因此，在选择发电时，预测能源需求至关重要。预测需求的最大问题是选择合适的方法。随着电力使用量每年以 4% 到 7% 的速度增长，多种因素已成为发电生产的主导因素。长期以来，预测能源需求一直因管理客户需求、新活动和维护电力系统而受到批评。以能源形式使用电力被称为电网。电力成本、消耗和对化石燃料的依赖都在稳步上升。