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基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。多目标遗传优化算法用于通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络中漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解决方案代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解决方案，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行敏感性分析，以测试解决方案对于网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作预计将使该工具完全可操作并准备在实际场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究与实验中心。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。采用多目标遗传优化算法，通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行了灵敏度分析，以测试解决方案对网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作是使该工具完全可操作并准备在真实场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究和经验中心
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
通过智能调度电池储能实现能源套利，同时考虑电池退化和电价预测
摘要 — 随着电动汽车和用于缓冲光伏能源的家用电池市场的不断增长，电网一体化锂离子电池的数量在过去几年中不断增加。除了主要用途之外，这些电池还可用于为电网提供服务，如调峰或调频。然而，此类服务对电池所有者的盈利能力仍然是一个有争议的问题。特别是，由于能量吞吐量增加而导致的电池性能下降被认为是盈利运营的主要障碍。本文提出了一种调度方法，该方法考虑了电池老化与各种运行参数的非线性依赖关系以及实时价格和价格预测，以计算最佳充电/调度计划。该方法适用于从四个不同电力市场获得的价格数据。调查部分证实了现有的盈利能力问题，但进一步表明，明确考虑电池性能下降可以产生有利可图的结果。探索使用总边际价格和位置边际价格以及不同预测范围和时间分辨率的各种场景，以确定有利的运营条件。索引术语 — 电池、电池退化、电动汽车、电网整合、调度
使用复杂系统建模和与动态模型进行比较的北大西洋大气循环的概率季节性预测
北大西洋喷气流强烈影响西北欧洲的天气，并在确定北大西洋大气循环指数（如北大西洋振荡（NAO），东大西洋（EA）模式）和斯堪的纳维亚（SCA）模式的强度和迹象中发挥了重要作用； the anomalous weather pat- terns of a particular season can be described by the inter- play of these modes of variability (Hall & Hanna, 2018 ).最近的极端季节的特征是不同的喷气流配置，喷气强度和位置与西北欧洲各地经验丰富的极端天气条件（例如，在温度和降水量）之间有着密切的联系（Hall＆Hanna，2018年）。极端的季节性天气在避免风险方面具有重要的社会经济影响，其成本对保险业（例如，2013/14年冬季英国的15亿英镑（Davies，2014年））对农业，粮食安全，能源供应，公共健康/公共卫生/福祉和恶劣天气计划的影响。直到最近，北大西洋大气变异性很大程度上是由于不可预测的波动（Stephenson等，2000）。然而，动态季节性预测系统已被用来开发熟练的季节性预测，从未来几个月开始为英国冬季天气（Scaife等，2014）。这些喷气流变异性的驱动因素可以互相反对或加强，并且有迹象表明它们之间的相互作用（Hall等，2019）。喷射流变异性的驱动因素显示出季节性变化和喷气流变异性的独特驱动因素在不同的海子中起作用。Many fac- tors (drivers) appear to influence the NAO and jet-stream changes, and these potential drivers can be broadly grouped into cryosphere effects from variations in sea-ice extent and snow cover, oceanic effects from North Atlan- tic sea-surface temperatures (SST), tropical influences such as the El-Niño Southern Oscillation (ENSO), and stratospheric effects due to stratospheric circulation vari- ability, solar variability, volcanic eruptions and the Quasi-Biennial Oscillation (QBO) (Hall et al., 2015 ).除了这些可识别的驱动因素外，由于混乱的内部动力学过程，北大西洋喷气机的一部分的特征是内部未强制性的可变性驱动的（Kushnir等，2006； Lorenz，1963）。现在已经达成共识，即在气候模型中可以再现了一些观察到的驱动因素，但对最近确定的北大西洋地区驱动器的驱动因素的理解提高了，这对于在英国季节性气候预测中取得进展至关重要（Hall等人，2015年，2015年）。The focus of government-funded research is on dynami- cal forecast systems; however, such forecasts are not always
沃灵顿自治市镇理事会 - 学校组织战略
Forecasting the need for places ........................................................................................................................................ 29 Forecasts for schools ............................................................................................................................................................ 29 How are Forecasts calculated?.......................................................................................................................................... 30 Developer Contributions to Education .......................................................................................................................... 31 Place Planning Calendar ...................................................................................................................................................... 33 Making changes to schools .................................................................................................................................... 35
前 DeepMind 专家的 AI 工具或可帮助提升国家电网 ESO 的太阳能预测能力
“我们非常高兴能与世界上最具创新性的系统运营商之一——国家电网 ESO 合作。我们计划将全球机器学习社区所做的出色工作应用于太阳能电力预测。我们所有的工作都将是开源的，因此其他人可以自由使用该技术，帮助尽快减少全球排放。”
通过比较 FIS 和 ANFIS 方法，设计基于市场和产品成功预测选择公司增长战略的模型
企业成长是经济增长的重要因素。具体而言，高增长公司引起了政府和政治社会的极大关注，尤其是在发达国家[52]。中小企业在发展中国家的作用至关重要，因为它们能够应对系统性的经济冲击，并有创造就业机会的潜力[35]。虽然该领域的文献表明中小企业在各国经济中具有很高的重要性，但这些企业的增长也很重要。由于这些企业的重要性，人们在小型和中小型企业发展领域引发了许多讨论。在这方面，公司成长理论一直被认为是商业文献演变的重要因素。影响公司成长的因素多种多样是该领域相关文献的特点，这些文献试图解释影响公司成长的因素[44]。鉴于经济和文化环境的多样性，人们对影响公司成长的因素尚无一致的看法。