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概率预测负载，太阳能和风的电价预测
摘要 - 电气价格预测是电力系统有效运行和支持市场参与者明智的决策的关键工具。本文探讨了一种新的方法，旨在通过结合基本变量的概率投入来提高电价预测的准确性。传统方法通常依赖于外源变量的点预测，例如负载，太阳能和风产生。我们的方法提出了这些基本变量的分位数预测的整合，提供了一组新的外源变量，这些变量可以解释不确定性的更全面表示。我们使用最新数据对德国电力市场进行了经验测试，以评估这种方法的有效性。调查结果表明，对负载和可再生能源产生的概率预测显着提高了电价点预测的准确性。此外，结果清楚地表明，通过完整的概率预测信息，可以实现预测准确性的最高提高。这凸显了概率预测在研究和实践中的重要性，尤其是在报告负载，风能和太阳预测中的最新目前是不足的。
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
基于花粉的全新世气候趋势的重建DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
Charlton-Perez，A。J. Orcid：https：//orcid.org/0000-0001-8179-6220，Dacre，H。F. Orcid：https：//orcid..org/0000-0003-0000-0003-4328-4328-9126 https://orcid.org/0000-0001-8658-362X，Harvey，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0002-6510-8181，Harvey，N.J.orcid： https://orcid.org/0000-0003-1480-3755，Lee，R。W. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1946-5559，Swaminathan，R.Orcid：orcid：orcid： A. OrcID：https：//orcid.org/0000-0003-0278-952X（2024）AI模型是否比基于物理的模型产生的天气预测更好？StormCiarán的定量评估案例研究。NPJ气候和大气科学，7。93。ISSN 2397-3722 doi：https：//doi.org/10.1038/s41612-024-00638--W
2022 年巴勒斯坦经济表现。 2023 年经济预测。
2022 年，巴勒斯坦经济的复苏水平仍然有限，这是由于一系列因素造成的，其中最重要的是外部对巴勒斯坦国预算的支持急剧下降，以色列的持续占领以及全年部分税收收入（清算）的扣除，再加上乌克兰-俄罗斯危机的影响，导致巴勒斯坦经济增长率放缓。此外，2022 年国内生产总值增长了 3.7%，而 2021 年的增长率为 7.0%，在支出水平上，巴勒斯坦的总消费在同一年增长了 7.0%，总投资增长了 15.3%。大多数经济活动的增加值增加 2022 年与 2021 年相比，大多数经济活动的增加值都有所增加。工业活动的增长率最高，为 6.3%，服务业活动增长了 2.9%，其次是建筑业，2022 年增长了 2.3%，而农业活动则下降了 2.6%。
动态缩小的季节性海洋预测北美东海岸生态系统
摘要。使用西北大西洋的1 /12°区域模型（MOM6-NWA12），我们从1°全球前铸型模型中降低了回顾性季节性预测的阶段。为了评估降尺度是否提高了表面温度，盐度和腐蚀温度的预测技能，将彼此的全局和缩放预测进行比较，并使用异常相关性进行了持久性的参考预测。还根据平均偏差和集合扩散评估了两组预测。我们发现，在美国东北部大型海洋生态系统中，缩小缩小显着提高了每月海面温度异常的预测技能，这是全球模型在历史上努力熟练地预先预先预先预测的地区。在大多数初始化月份和交货时间中，该区域的降量表海面温度（SST）的预测也比胜任基线更熟练。尽管此阶段中的某些SST预测技能源于最近的快速变暖趋势，但在删除趋势的贡献后，通常保持持久性的预测技能，并且还保留了可预测过程的技能模式。虽然缩小缩小主要提高了美国东北部地区的SST异常预测技能，但它改善了北美东海岸许多海洋生态系统的底部温度和海面盐度异常技能。al-尽管通过降尺度的异常预测改善无处不在，但混合了降尺度对预测偏差的影响。降尺度通常会降低全球模型中发现的平均表面盐度偏见，特别是在具有清晰盐度梯度的区域（北部
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。
通过2011年和现在的气候网络方法对实时的el Ni〜tho预测进行评估
el Ni〜情节是El Ni〜no-Southern振荡（ENSO）的一部分，它是年际气候变化的最强驱动力，可以触发全球各地的极端天气事件和灾难。以前我们已经描述了一种网络方法，该方法允许预测未能提前1年的事件。在这里，我们评估了2011年至2022年之间这种方法的实时预测。我们发现该方法正确预测（2013年和2017年），这两个时期的发作（2014-2016和2018-2019）在2019年仅产生1个错误警报。在2022年6月，该方法正确预测了2023年的El Ni〜no事件的发作。我们展示了如何确定2011年至2022年之间12个实时预测的P值并找到P〜 = 0。005，这种方式强烈拒绝零假设，即可以通过随机猜测获得相同的预测质量。我们还讨论了如何通过减少网络模型预测中的错误警报的数量来进一步改进算法。与其他统计方法结合使用时，可以获得更详细的预测，包括事件及其类型的大小。在2024年，该方法表明没有新的El Ni〜no事件。
掌握EV Revolution：通过Fastmarkets的电池材料见解和预测推动业务成功
随着呼吁更经济实惠的电动汽车的呼吁，供应链的压力也越来越大。这种增长的需求使电池材料（如钴和锂的价格）推向了多年高点。电池是电动汽车的命脉，不仅是关键组成部分，而且通常占电动汽车总成本的很大一部分，约占其总体价值的30％至40％。这些价格激增的影响是深远的，对潜在的电动汽车采用者产生了不确定性的阴影。这使得对电动汽车的更广泛采用成为越来越复杂和计算出的决定，价格波动为消费者带来了犹豫。
基于 COVID-19 疫情证据，使用机器学习模型预测经济衰退
尽管在爆发前就会出现预警信号，但像 COVID-19 这样的事件引发的经济衰退更有可能是突然的打击。由于宏观经济预测可能会用于政策制定和规划，因此我们必须找到一种合理可行的方法来识别可能的经济衰退。机器学习在环境、医药和医疗保健、交通、金融和经济等各个领域发挥着巨大优势，帮助人们做出预测或决策。研究人员希望在本研究中探索机器学习作为预测经济衰退方法的有效性（Connaughton，2010；Liu & Tang，2022）。最近有一些关于预测由 COVID-19 等事件引起的经济衰退的研究。根据 Ludvigson 等人的研究，像 COVID-19 这样的事件是多周期的，在全球范围内具有巨大的影响，这与传统的经济冲击不同。根据他们的研究，他们使用了美国四十多年的数据，构建了一个代价高昂的灾难（CD）时间序列来衡量事件的成本并分析其动态影响。另一项研究侧重于预测问题的基本假设。他们根据一些要素，从历史上典型的经济冲击中合成当前冲击。Kuyo等人使用自然语言处理模型（NLP）进行情绪分析。包括朴素贝叶斯和N-gram在内的机器学习模型被应用于社交媒体数据。Chetty等人自己建立了一个粒度和高频级别的公共数据库，这有助于他们更精确地获得观察结果。Baker等人的研究主要关注事件引发的不确定性。Levanon利用马尔可夫转换模型来计算经济衰退的概率。在刘等人的研究中，大数据分析用于预测政府经济状况。他们设计了一个政府经济状况预警系统。研究人员考虑了相关的经济因素以及政策制定者面对这些情况的反应 (Ludvigson, Ma, & Ng, 2020; Primiceri & Tambalotti, 2020; Kuyo, Mwalili, & Okang'o, 2021; Chetty et al., 2020; Baker et al., 2020; Levanon, 2011; Liu & Tang, 2022)。在更广泛的背景下，研究人员致力于使用机器学习和数据分析方法来预测未来的整体经济或 GDP 增长。Nosratabadi 等人总结了先进的机器学习和深度学习模型在经济学相关领域的应用。根据他们的研究，SVR、朴素贝叶斯和 C4.5 决策树分类器、BP 神经网络、深度神经网络、人工神经网络 (ANN)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 等模型是经济相关领域使用的一些经典的机器学习方法。还总结了更多使用混合机器学习和深度学习方法的案例。另一组研究利用非参数分类和层次聚类等数据挖掘技术来研究 COVID-19 对 G20 国家经济的影响。在 Malladi 进行的研究中，使用包括线性 SVM (LSVM) 和 KNN 加权在内的机器学习方法来制作