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使用sarima建模和计量参数的预测：
卡拉奇方法论中温度因素：使用季节性自动回归综合运动平均值（SARIMA）模型。从2012年1月1日至2022年12月31日的每日最高和最低温度数据使用该模型的训练数据。这些数据集干净且修改，以获取该地区最高和最低温度数据的月平均值。这些数据集使用用于模型开发。两个数据集分别通过了时间序列分析，并且最适合两者的模型正在开发。发现：研究显示了温度数据中的季节性，以及在最低和最高温度数据集中的平均值增长，这表示过去十年中的全球变暖。含义：这些结果将有助于将来研究卡拉奇温度变化以及制定策略以适应该地区的这种变化。
改善季节性influenza-forecasting-使用时间...
流感是一种高度传染性的呼吸道疾病，仍然对世界各地的公共卫生构成严重威胁。预测技术有助于监测季节性流感和其他类似流感的疾病，以及适当地管理资源以制定疫苗接种策略，并选择适当的公共卫生措施以减少疾病的影响。这项调查的目的是预测使用XGBoost模型在2020年和2021年的沙特阿拉伯每月发病率，并将其与Arima和Sarima模型进行比较。结果表明，与Arima和Sarima模型相比，XGBoost模型具有最低的MAE，MAE和RMSE，并且R-squared（R²）的最高值。本研究将XGBOOST模型与Arima和Sarima模型的准确性进行了比较，以提供每月季节性流感病例数量的预测。这些结果证实了以下概念：XGBoost模型的预测准确性高于Arima和Sarima模型，这主要是由于其捕获复杂的非线性关系的能力。因此，XGBoost模型可以预测沙特阿拉伯季节性流感病例的每月发生。
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
对CO2的五个时间序列模型的比较分析...
董事，尼日利亚港口大学bourdillon.omijeh@uniport.edu.ng摘要的摘要准确的温室气体预测（GHG）排放对于解决气候变化和指导有效的缓解策略至关重要。我们开发并测试了高级技术，以改善时间序列的温室气体排放预测，以解决现有模型的局限性。我们的研究探索了各种算法，包括Arima，Sarima，ETS，先知和TBAT，以确定最有效的方法，用于捕获尼日利亚河流Harcourt港特有的温室气体数据中复杂的季节性和非线性模式。我们使用ADF和KPSS测试测试了时间序列的平稳性。使用网格搜索和Akaike信息标准（AIC）优化了其处理趋势和季节性组件的能力和季节性组件的能力。然后，我们将其与Arima，Sarima，Prophet和TBATS模型进行了比较。ETS模型的表现优于其他模型，在观察到的数据的95％置信区间内预测了CO₂值，平均绝对误差（MAE）为14.82，而根平方误差（MSE）为18.91。这项研究标志着温室气体排放预测的重大进步，强调了调整模型在环境科学中的实践价值及其与政策决策的相关性。未来的工作应着重于完善这些模型以实时使用，以确保计算效率和预测精度之间的平衡，以为决策者和环境科学家提供可行的见解。关键字：时间序列，发射，温室气体，预测，指数平滑。简介预期温室气体（GHG）排放对于制定有效减轻气候变化的策略至关重要。2023年，国际能源局（IEA）报告说，全球能源相关的二合作的排放量增长了1.1％，达到创纪录的37.4 gigatonnes（GT）（GT）（IEA，2023年）。这强调了气候缓解当局深入了解当前和未来排放趋势的重要性，以开发和实施有效的对策。本文回顾了用于温室气体排放预测的预测模型和算法，检查了其优势和缺点，如先前的研究中所强调的那样。重点是了解对这些低效率的研究如何指导预测准确性的改善。温室气体（温室气体）是捕获并重新发射红外辐射的大气气体，导致温室效应。尽管这种作用对于维持生命的温度至关重要，但人类活动（例如燃烧化石燃料和森林砍伐）却显着增加了温室气体排放，导致全球变暖和气候变化（英国地质调查，2023年）。二氧化碳（CO₂），主要的温室气体，主要是通过燃烧化石燃料（例如煤炭，石油和天然气）以及工业
一个数据驱动的模型，用于响应式供应链中的可持续和弹性供应商选择和订单分配问题：健康案例研究
这项研究试图研究供应商的选择和订单分配问题（SSOAP），考虑到三个关键概念，即响应能力，可持续性和韧性。为此，当前的研究开发了一个多阶段决策框架（MSDMF）来选择潜在的供应商并确定订单数量。第一阶段旨在根据几个指标计算供应商的得分。为此，开发了一种新颖的决策方法，名为“随机模糊最佳方法”（SFBWM）。然后，在第二阶段，建议使用多目标模型（MOM）来处理供应商的选择和订单分配决策。在下一步中，基于模糊的稳健随机方法和季节性自回归的集成运动平均（SARIMA）方法，采用数据驱动的模糊稳健（FRS）优化方法，用于有效治疗问题的混合不确定性。之后，开发了一种名为开发的Chebyshev多选择目标编程的新型解决方案方法（CMCGP-UF）以获得最佳解决方案。此外，考虑到医疗设备（ME）行业在社会健康中的关键作用，尤其是在最近的冠状病毒病中，考虑到了这一重要行业。第一阶段的结果表明，敏捷性，成本，温室发射，质量，健壮性和废物管理（WM）分别是最重要的标准。第二阶段的结果确定所选供应商，利用运输系统和已建立的地点。还揭示了需求直接影响所有目标功能，同时增加破坏率对可持续性措施有负面影响。
定量分析和工业二氧化碳的预测...
摘要：为了响应越来越多的气候关注，精确的工业二氧化碳（CO2）排放预测至关重要。采用先进的机器学习（ML）技术，本研究着重于使用来自数据数据集中的全球数据（包含有关水泥，煤炭，燃料，燃烧，天然气和石油工业的年度排放信息）的全球数据的预测工业二氧化碳排放。探索了包括支持向量回归（SVR），线性回归和XGBoost在内的各种回归模型，主要重点是时间序列预测年度CO2排放的模型。利用时间序列的预测，排放数据中复杂的时间趋势是有发现的，提供了增强的预测性见解。CO2预测文献进行了审查，收集和预处理数据，并实施了各种ML算法，然后进行了超参数调整。经过严格训练和评估的模型产生准确的排放预测。结果强调了由斯坦福大学与Facebook Inc.开发的Transformer模型和神经先知图书馆的出色表现，RMSE得分为416.58和470.30，与349.07和380.40相比，MAE的MAPE得分为0.01，MAPE得分均为0.01，相对较低。DEEPTCN还表现出竞争性的预测能力，但缺乏变压器模型和神经先知模型的准确性。与神经先知和变形金刚相比，包括Arima，Naive预测，自动回归（AR），指数平滑和Sarima滞后的传统模型。这些发现强调了ML在推进可持续的环境管理方面的有希望的作用，并为随后的研究努力铺平了道路。关键字：二氧化碳排放，工业排放，可持续性，环境AI，机器学习，时间序列预测。