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增强了可再生能源预测和操作...
对可再生能源产生的准确和可靠的预测对于将可再生能源的有效整合到电网中至关重要。尤其是，概率预测对于管理可再生能源生产的内在变异性和不确定性，尤其是风和太阳能产生的不确定性至关重要。本文考虑了使用例如分位数回归模型为单个可再生能源站点提供概率预测的设置，但在站点之间没有任何相关信息。如果例如每个站点或多个供应商提供此类预测，则此设置是常见的。但是，要有效地管理可再生发电机的车队，有必要将这些个人预测汇总到车队级别，同时确保汇总的概率预测在统计学上是一致且可靠的。为了应对这一挑战，本文介绍了综合使用Copula和Monte-Carlo方法，以将个人概率预测汇总为在车队级别的统计校准，概率的预测中。使用来自美国几个大型系统的合成数据对所提出的框架进行了验证。这项工作对电网运营商和能源计划者具有重要意义，为他们提供了更好的工具来管理可再生能源生产中固有的可变性和不确定性。
驯化植物会影响其微生物组，研究发现
概念模型说明了如何通过驯化的植物表型来利用对植物细菌群落的驯化作用在这项研究中利用的，我们发现了在驯化和细菌群落层次变化期间选择的植物特征之间统计关系的证据。基于本研究中测得的植物特征，与野生对应物相比，驯化的植物具有较低的表型多样性和相似的手段。因此，我们可以预期，驯化植物中细菌群落组成的差异比野生植物中的差异要弱。我们报告了支持这一假设的三层证据。首先，适合每个SV的广义线性模型的总体AIC表明，使用植物特征作为解释变量在统计学上比使用定性解释变量（生物状态）更好。第二，高斯副群模型证实了AIC分数的结果，除了Lunatus，实际上，野生和驯化植物之间的表型差异比P. vulgaris弱。最后，随机森林分类器提供了由驯化过程产生的微生物特征的证据，该过程与驯化事件无关。信用：当前的生物学（2024）。doi：10.1016/j.cub.2023.12.056
开发随机 - 孔子因素分析（...
摘要：在全球气候变暖的背景下，气象干旱的传播（MD）可能会加剧水文干旱（HD）对水安全和可持续发展的毁灭性影响。准确预测干旱的传播并有效地量化不确定性的影响，尤其是在数据不足区域中，存在挑战。在这项研究中，通过将随机森林（RF），copula和阶乘分析（FA）整合到一个通用框架中，并应用于Aral Sea Basin（中亚亚洲的典型ARID和数据量表盆地），开发了一种称为RFCFA的新方法。可以总结一些发现：（1）预计的未来干旱繁殖概率为39.2％，比历史水平高约8％； （2）干旱繁殖主要受气候条件，集水特征（即高程，LUCC和坡度）和人类活动（即灌溉和储层操作）的影响； （3）在SSP1-2.6下，由于雪融化的增加，预计春季的传播概率较低，而在储层运营的影响下，秋季的干旱传播概率最高（达到45.4％）； （4）气象条件和农业灌溉的综合作用会导致夏季上河流盆地未来传播的可能性更高。发现对于预测干旱繁殖风险，揭示主要因素和固有的不确定性以及为干旱管理和预防灾难提供支持。
使用RWWA软件包
▶ For precipitation (X), find the parameters of a distribution f X ( X ) that scales exponentially with GMST and positive Niño3.4 ▶ For PET (Y), find the parameters of a distribution f Y ( Y ) that shifts linearly with GMST and positive Niño3.4 ▶ Use the cumulative distribution functions (CDFs) of these two distributions to compute the probabilities u and v of exceeding the values在每个时间t观察到，因此u t = p（x≤xt）和v t = 1 - p（y≤yy t）▶估计关节累积分布函数C是从边际超过u和v估计的，c（u，v）= p（u，v）p c（u≤u，v）p c（u，v）p pocula u和v cove u and v fute u和v copula u and v futue（uf）p fute（uf）p futifus的u和v fut的u和v。在2023年气候（实线）和1.2℃的气候变化（虚线）中，具有相同关节超出概率/回报期的PET▶气候变化的PET较少于2023年的PET和降水量稍微降低了（圆形标记）（圆形标记）比在1.2°C Cooler气候下的少量（较少的情况下）在2023年的情况下（圆形标记）比20°C cooler cool ate ni ni ni ni sarecrimate Marker（square Marker）在square Marker中相同预计在中立或拉尼娜年（钻石标记）；宠物仅比中立的一年略高。
专著系列 - IPI PAN
在信息时代，对大型复杂数据集进行适当的融合是必要的。只需处理少量记录，人类大脑就不得不寻找数据中的模式并绘制整体图景，而不是将现实视为一组单独的实体，因为处理和分析这些实体要困难得多。同样，使用适当的方法减少计算机上的信息过载，不仅可以提高结果的质量，还可以显著减少算法的运行时间。众所周知，依赖单一信息源的信息系统（例如，从一个传感器收集的测量值、单个权威决策者的意见、一个且只有一个机器学习算法的输出、单个社会调查参与者的答案）通常既不准确也不可靠。聚合理论是一个相对较新的研究领域，尽管古代数学家已经知道并使用了各种特定的数据融合方法。自 20 世纪 80 年代以来，聚集函数的研究通常集中于构造和形式化数学分析各种方法来汇总元素在某个实区间 I = [ a, b ] 中的数值列表。这涵盖了不同类型的广义均值、模糊逻辑连接词（t 范数、模糊蕴涵）以及 copula。最近，我们观察到人们对偏序集上的聚集越来越感兴趣，特别是在序数（语言）尺度上。在面向应用数学的古典聚集理论方面，具有开创性的专著包括 Beliakov、Pradera 和 Calvo 撰写的《聚集函数：从业者指南》[49] 以及 Grabisch、Marichal、Mesiar 和 Pap 撰写的《聚集函数》[230]。我们注意到，聚合理论家使用的典型数学武器库包括代数、微积分、序和测度理论等方法的非常有创意的组合（事实上，聚合理论的结果也对这些子领域做出了很大的贡献）。此外，以下教科书深入研究了聚合函数的特定子类：三角范数[277]，作者
使用天气数据模拟通过基于样式的生成对抗网络
在2023年，Pothovoltaic（PV）发电的全球安装能力打破了另一个记录。国际能源机构最近发布了2023年的年度报告显示，去年，全球PV发电的新安装能力约为375 GW，增长了30％以上（Szalóczy等人，2024年）。中国是世界上最大的光伏市场和产品供应商（Fu等，2024）。但是，分布式PV发电的固有间歇性和波动引入了相当大的不确定性，因此需要对PV场景进行建模，以减轻这种不确定性并支持PV行业的增长。在影响PV输出的各种因素中，天气条件在引起光伏生成的爆发和不确定性方面起着重要作用。然而，当前的绝大多数PV场景生成文献都会直接产生PV场景，这可以忽略天气对PV的重要影响（Cai等，2023）。为了说明与天气相关的不确定性并对PV发电模型施加更严格的物理约束，PV方案是通过模拟天气场景模拟的，在模型中既有特定的院子和通用性。因此，开发全年天气情况的随机模拟模型对于为PV发电建模提供准确的天气信息至关重要（Rohani等，2014）。当前的天气生成模型主要依赖于涉及概率计算的数学方法。li et la。提出了一个两阶段的方案。Sparks等。最常见的方法是将天气数据的分布直接拟合概率分布，例如β分布后的阳光强度（Rathore等，2023）和Weibull分布后的风速（Hussain等，2023）。在第一个阶段，天气序列是通过单位多变量天气发生器模拟的，在第二阶段，经验副方法用于重现可变量的相互间隔和相间依赖性以及时间结构（Li等，2019）。理查森（Richardson）基于动态的两参数伽马分布模型和两个参数β分布模型提出了WGEN（Richardson，2018）。WGEN目前是广泛使用的天气生成器模型之一，许多其他天气生成器模型是根据WGEN的改进和扩展而开发的，例如美国农业农业部农业研究服务部开发的小木屋。通过将部分时间序列转换为推断的线性函数模型，提出了一种新颖的方法，将天气变量视为具有时间行为的高斯变量（Sparks
Juho Andelmin：电动汽车的最佳路线Jimmy......
2014 年： Juho Andelmin：电动汽车的最佳路线 Jimmy Forsman：评估合作伙伴渠道模型中的国际软件扩展选项 Raul Kleinberg：评估概率风险分析中时间相关现象的影响 Ville Koponen：根据智能卡数据估算公共交通的使用情况 Mikko Kotilainen：研究船冰致负荷的统计建模 Lasse Lindqvist：具有共同疾病的捕食者-猎物系统分析 Harri Mäkelin：基于统计学习的预测性维护中罕见事件的分类 Outi Pönni：使用扩展逻辑回归对能源生产的风速预测进行后处理 Olli Rentola：使用归因模型分析在线广告效果 Anton von Schantz：使用细胞自动机方法对出口拥堵进行建模 2013 年： Mikko Harju：模拟元建模中动态贝叶斯网络的自动构建 Rasmus Hotakainen：根据核电站的运行经验估计人为错误概率 Noora Hyttinen：经验对从事故报告中提取知识的影响 Juha Kännö：北欧电力市场的短期价格预测模型 Tuomas Lahtinen：均等交换方法中的路径依赖性 Pekka Laitila：改进排名节点在贝叶斯网络条件概率引出中的使用 Eerno Niemenmaa：使用不同的认知无线电场景计算电信市场模型中的纳什均衡 Tony Nysten：短期销售预测的制定和传达 Joonas Ollila：环境决策中的投资组合建模 Lars Östring：用于生产和维护市场特定标准配置的产品开发过程模型 Kaisa Parkkila：信用组合的风险价值分析 Heikki Puustinen：具有多目标网络优化和仿真的军用飞机路线 Vendla Sandström：实时资源管理和活动控制 - 从推送和拉动视角 Ville Viitasaari：海运远期运费建模 2012： Karin Ahlbäck：使用环境价值流图降低制造业的能源消耗 Jari Alahuhta：使用多级模型评估薪酬保密的影响 Yrjänä Hynninen：口腔保健服务提供商的效率分析 Ilkka Leppänen：Stackelberg 游戏中的廉价谈话和合作 Ilkka Mansikkamäki：基于直方图的签名用于检测保修欺诈 Juha Nuutinen：健康产品零售中的消费者选择模型 Taneli Silvonen：核电站被动自催化氢复合器的可靠性分析 Otto-Ville Sormunen：芬兰湾化学品油轮碰撞的泄漏估计 Martti Sutinen：社交机器人的基于情感的自适应决策模型 Lauri Talvikoski：短期负荷使用分析和季节性时间序列方法进行预测 Juha Törmänen：系统智能清单 Heikki Vesterinen：船舶性能分析的统计回归模型 2011：Gillis Danielsen：优化热中子探测新技术 Olli Eskola：用于分析不对称战争策略的贝叶斯游戏 Aira Hast：评估芬兰国家温室气体减排行动的风险和成本效益 Janne Junes：使用模拟模型比较道路路面维护策略 Juha-Matti Koljonen：通过简单规则和本地信息提高信噪比 Teppo Luukkonen：急救医学服务模拟和优化模型 Joni Nurmentaus：呼叫中心到达人数的战术预测。 Jirka Poropudas：篮球评分和预测的卡尔曼滤波算法 Osmo Salomaa：基于可达性的目的地和出行方式选择仿真模型 Antti Savelainen：利用加速度计从脑电图中检测运动伪影 Tero Tyrväinen：动态流程图方法中的风险重要性度量和常见原因故障 2010：Lassi Ahlvik：波罗的海经济有效的营养物减排 Lars Baarman：计算热化学平衡 Reda Guerfi：不准确参数对辐射剂量评估的影响 Lauri Haapamäki：识别网络中的商业模式 Aapo Huovila：使用多标准模型方法评估工作区性能 Lauri Hyry：客户质量感知和忠诚度与全球公司销售额之间关系的统计分析 Väinö Jääskinen：人类睡眠阶段转变 Tuomas Kervinen：一种用于估计北欧电力市场水电供应量的线性规划方法 Arttu Klemettilä：三方寡头垄断模型，用于评估认知无线电的经济影响 Juho Kokkala：防御战斗机的最佳分配 Marko Kotilainen：工业合作分析的复杂网络方法 Janne Laitonen：核安全监管控制中的风险跟进 Jari Liede：跨国公司的货币风险对冲 Mikko Loimula：使用两种方法评估洛维萨核电站房间的火灾风险 Mikko Luttinen：无限注德州扑克 - 现金游戏策略分析 Karl Johan Mangs：使用多变量方法对个人层面的迁移行为进行分类 Maija Mattinen：本地地磁活动的建模和预测 Eero Nevalainen：芬兰全球定位系统增强选项评估 Tuomas Nummelin：识别大额支付系统数据的行为变化 Tommi Pastinen：销售和物料管理中的预测系统 Timo Pekkala：管理利率衍生品投资组合市场风险的情景测试 Harri Räsänen：资本结构和估值——芬兰公司的横断面分析 Mauno Taajamaa：ICT 领域创新过程的加速 Jukka Ylitalo：资源与增长导向作为企业增长的预测因素 Jutta Ylitalo：海上事故频率建模 2009：Samuel Aulanko：岸边集装箱起重机的工作周期建模 Juho Helander：核电站风险研究中的主要不确定性因素 Tapani Hyvämäki：在维护故障检测中测试贝叶斯网络和基于密度的聚类 Juha-Matti Kuusinen：建筑物人流建模与预测 Topi Leisti：基于网络优化的造纸工业仿真模型构建 Matias Leppisaari：使用芬兰数据对死亡率进行随机建模 Mikko Loimula：使用两种方法评估洛维萨核电站房间的火灾风险 Jukka Luoma：系统思维过程中的系统智能 Pyry- Matti Niemelä：基准测试-mittaristo sosiaali- ja terveydenhuollon tuotannonohjaukseen Arto Niinistö：模拟带有风能、太阳能和燃气发电机的微电网管理 Ville-Veikko Niskanen：估算股票指数的流动性溢价 Matti Ollila：大学研究小组与其资金来源之间相互关系的效率分析 Jouni Pousi：基于效果的运营决策分析方法 Ismo Räisänen：运输问题、其解决方法及其在海上运输中的应用 Juha Saloheimo：在宽带网络故障管理过程中使用 Syslog 消息 Kimmo Söderholm：WSFS 中湖泊流出量的计算 Antti Toppila：电信公司标准化活动的资源分配模型 2008：Mikko Dufva：以成本效益的方式减少农业对水系统的负荷 Markus Ehrnrooth：金融市场质量飞跃分析 Antti Eloranta：外来汇率期权 Tanja Eronen：非定期存款估价与对冲 Michael Gylling：为消费品制造商设计全球供应链 Matti Heimonen：多人游戏中的收入生成模型 Ville Holma：信贷篮子定价中的系动词 Petri Holappa：工业批发商的采购优化 Jussi Kangaspunta：武器系统成本效益评估中的投资组合分析 Tommi Kauppinen：食品物质投入和营养价值的效率分析 Lauri Kovanen：预测企业违约概率 Anna Matala：火灾模拟的固相反应参数估计 Sampsa Ruutu：利用系统动力学预测国家海上运输需求和能力 Erkka Ryynänen：零售银行的客户细分 Topi Sikanen：火灾模拟中的火把散射建模 Atso Suopajärvi：水平不确定性的现象学建模2 核电站的概率安全评估 Maija Vanhatalo：多元建模在改进产品创建过程中的应用 Eeva Vilkkumaa：稳健投资组合建模中的群体决策支持方法 2007：Tommi Ekholm：气候变化缓解负担分担情景 Simo Heliövaara：火灾疏散中人类行为的计算模型 Erkka Jalonen：创新管理中的投资组合决策 Harri Järvinen：彩票投注和赌博游戏的功能和数学结构 Anssi Käki：报废备件采购中的预测 Kalle Korpiaho：研发中的项目组合管理；组织 Ilkka Kujamäki：跨国论文中的客户盈利能力评估 Kimmo Lehikoinen：风险价值系统回测过程的开发 Antti Malava：期权组合的波动风险建模 Teemu Mutanen：普适计算中的消费者数据和隐私 Juuso Nis sinen：评估信息对项目组合选择的影响 Mirko Ruokokoski：电梯群控中的整数优化 Timo Salminen：远期利率市场模型的校准 Sami Sirén：核电站允许停机时间的风险知情优化 Olli Stenlund：施工项目进度优化 Olli Väyrynen：通过多种财务比率识别被低估的股票