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评估在加利福尼亚州年度草原的牧场植物生产上的多模型合奏季节性气候预测
1生态学家，Red Rock Resources，LLC，Miles City，Miles City，MT 59301，美国2植物生理学家，美国农业部（USDA） - 农业研究服务（ARS），西北流域研究中心，Boise，ID 83702，美国ID 83702 93407，美国4顾问，UC合作扩展牲畜，范围和自然资源，Stanislaus和San Joaquin县；加利福尼亚大学，莫德斯托，美国加利福尼亚州95358，美国5复杂系统系，加利福尼亚大学，默塞德分校，CA 95343，美国6塞拉利昂内华达州内华达州研究所，加利福尼亚州塞拉加州，加利福尼亚大学，默塞德大学，加利福尼亚大学95343，美国7生态学家，美国农业部（USDA） - 农业研究人员和美国范围内的工厂，或9. USAD SECTING 7
2024 - 2050 年人口增长预测
根据俄亥俄州中部建筑业协会 (BIA) 委托撰写的一份报告 iii，住房许可数量必须比近期趋势增加约两倍，才能满足未来十年预计的超过 100,000 套新住房需求。现在比以往任何时候都更重要的是确保有各种可行的住房选择来容纳这些新居民，并满足市场对更适宜步行的社区的需求。iv,v 通过共同努力，哥伦布地区可以保持竞争力，并保持其与其他大都市地区相比相对的住房负担能力。
一种用于改进水文预报的混合物理-AI 模型
摘要：美国国家海洋和大气管理局利用国家水模型 (NWM) 为美国 270 万条河流位置开发了非常高分辨率的流量预报。然而，量化未测量位置的不确定性和预测可靠性存在相当大的挑战。提出了一种数据科学方法来应对这一挑战。分析了 2018 年 12 月至 2021 年 8 月阿拉巴马州和佐治亚州的长期每日流量预报。使用标准确定性指标在 389 个观测到的 USGS 流量测量位置对预测进行评估。接下来，使用流域的生物物理特征对预测误差进行分组，包括排水面积、土地利用、土壤类型和地形指数。NWM 预测对于较大的森林流域比较小的城镇流域更为准确。NWM 预测大大高估了城镇流域的径流量。分类和回归树分析证实了预测误差对生物物理特征的依赖性。使用生物物理特征、NWM 预测作为输入，预测误差作为输出，开发了一个由六层 [深度学习 (DL)] 组成的密集连接神经网络模型。DL 模型成功地从在测量位置训练的领域中学习了位置不变的可迁移知识，并应用学习到的模型来估计未测量位置的预测误差。对测量数据进行时间和空间分割显示，在混合 NWM-DL 模型中，捕捉到预测范围内观测值的概率 (82% 6 3%) 比仅 NWM 预测 (21% 6 1%) 显著提高。注意到 DL 模型中过度受限的 NWM 预测与增加的预测不确定性范围之间存在权衡。
具有替代方案的全球经济预测
我们的场景驱动的预测方法始于我们的基线预测。我们将其定义为基于当前条件以及我们对经济发展方向的最可能结果。然后，我们通过运行多个模拟来创建经济成果的概率分布来开发替代方案的基本概述。百分位数是指在可能的经济成果分布中给定情况的位置。基线位于第50个百分位。对于每种替代方案，我们提供了一个经济叙述，解释了什么会导致相对于基线的前景变化。随着潜在的经济状况的变化，故事会随着时间而变化。
2022 年经济预测报告
在此背景下，国际货币基金组织在最新报告 2 中估计，2021 年全球经济增长可能恢复 5.9%，2022 年全球经济活动将继续改善约 4.9%。这些预期是基于发达经济体和发展中经济体都出现的积极发展。在发达经济体层面，预计 2021 年该集团的整体增长水平将加速约 5.2%，2022 年将加速 4.5%。在美国经济中，作为该集团增长的主要推动力，预计 2021 年复苏水平将加速约 6.0%，2022 年将加速 5.2%，推动力为私人支出、对外贸易和经济增长的持续改善。
Cuberg，Inc .-加利福尼亚能源委员会
PRC第25301条和CCR，第20条，第1345条，授予CEC授权，要求所有从事任何设施发电，传输或分配电力的实体的预测提交。这些实体包括公用事业分销公司（UDCS），能源服务提供商（ESP），社区选择聚合商（CCAS）以及所有提供最终使用负载（共同称为LSES）的实体。但是，根据现有法规，小型LSE 1不需要遵守完整的报告要求，而可能需要在CEC建立的替代缩写表格中提交需求预测。对于此特定的IEPR程序，CEC并不要求使用来自峰值需求的任何LSE的表格长期进行长期预测数据。
国际货币基金组织的短期预测有多准确？对世界经济前景的又一次审视
《世界经济展望》预测每年出版两次，涵盖范围广泛，既包括国家，也包括经济变量，本文仅分析其中的一部分。评估针对的是七个主要工业国（G-7）和发展中国家区域总量的主要经济变量的短期预测准确性。本文重点关注预测的价值，这遵循了本文作者（Artis，1988）先前研究的先例，该研究本身以 Kenen 和 Schwarz（1986）的先前分析为基础，随后由 Barrionuevo（1993）更新和补充。对预测的事后分析需要注意两点。首先，对于许多评论家来说，《世界经济展望》的主要价值可能在于它对形势的分析、对世界经济形势的诊断以及对世界政策制定者可用选项的评估，而不是其短期预测的细节。第二，从加强全球经济政策制定和长期绩效的角度来看，IMF 的中期预测和情景分析可能比短期预测更为重要。然而，IMF 分析的质量仍然不容乐观。
引用 (APA)：Hameed, Z.、Hashemi Toghroljerdi, S. 和 Træholt, C. (2021)。基于人工智能的预测在可再生能源电力平衡市场中的应用。2021 年 IEEE 国际工业技术会议论文集 (第 579-584 页)。IEEE。 https://doi.org/10.1109/ICIT46573.2021.9453469
摘要 — 日益增长的环境问题正在将更多的可再生能源整合到电力系统中。这种增长带来了发电的不确定性，使维持供需平衡变得具有挑战性。为了避免平衡问题和随之而来的稳定性问题，需要更好的预测模型，因为传统技术还不足以应对这些新挑战。因此，基于人工智能 (AI) 的预测技术在电力市场领域获得了潜在的认可。本文旨在研究人工智能在电力平衡市场 (EBM) 中价格预测应用的最新进展。以前在这方面的研究重点是日前市场，而针对 EBM 的研究相当稀少。本文展示了基于人工智能的预测如何支持 EBM 建模，从而实现更安全的分布式技术电网集成。我们还调查了经纪人和客户等市场参与者从此类预测中获得的收益。
经济预测中叙事的力量
从伴随美联储经济预测的叙述中提取的情绪或“音调”与未来的经济绩效密切相关，与GDP有着积极的态度，并且与失业和通货膨胀有效。此外，音调传达了增量信息，因为它可以预测GDP，失业和货币政策的美联储和私营部门预测的错误。音调类似地预测股票回报。音调最有用，并且点预测可以预测较低的增长。分位数回归表明，音调的预测能力大部分源于其对经济绩效和股票回报的下行风险的信号。JEL代码：E17，E52，G14。关键字：文本分析，经济预测，货币政策，股票收益