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使用Arimax模型探索环境指标和预测流感发病率的影响
流感是一种普遍存在的呼吸道感染，每年对全球数百万人的健康产生重大影响，导致严重的发病率和偶尔死亡（1）。尽管像其他呼吸道感染一样，流感在冬季和春季通常最普遍，但最近的报道阐明了夏季流感病例的引起兴趣（2）。这种新兴趋势对卫生当局和流感监视工作提出了新的挑战。流感的发作和传播受许多因素的影响，包括空气污染物（3）和气象因素等环境指标（4）。因此，获得对流感率的准确预测并对影响其因素的彻底理解的准确预测至关重要。
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。
俄勒冈州经济和收入预测
执行摘要 2024 年 9 月 经济已经从通胀经济繁荣过渡到有望持续扩张的阶段。到目前为止，美联储似乎正在穿针引线。当通胀率接近两位数时，需要高利率，但现在不再需要。关键在于美联储何时以及多快调整方向。预计降息将于下个月开始。这应该会在未来一年稳定和振兴对利率敏感的经济部分。在过去一年中，尽管裁员人数仍然很低，但招聘放缓导致失业率上升，预计劳动力市场也将改善。虽然即将到来的衰退担忧似乎是没有根据的，但高利率持续的时间越长，随着经济增长放缓，衰退的可能性就越大。了解俄勒冈州经济的现状具有挑战性。迄今为止的整个周期中，俄勒冈州的经济表现一直很稳健。就业增长、收入增长和人口变化在所有州中都大致处于中等水平，但略低于典型州。前 15 个州的生产率增长促进了整体增长。然而，近几个月来，预扣税和就业增长有所回升。今年迄今为止提交和处理的个人所得税申报表数量有所增加。这些数据可能是俄勒冈州的增长模式已走出疫情时代的低迷，回归到更接近典型扩张的模式的第一个迹象。然而，它们也可能更多的是噪音而不是信号。只有时间才能证明一切。目前，与最近的展望相比，经济预测基本保持不变。这些更强劲的增长迹象表明，潜在的上行空间比人们一段时间以来所认为的要大。虽然经济正从通胀繁荣中放缓，但近几个月来州收入继续超出预期。特别是，个人所得税和企业所得税都明显高于之前的预测。彩票、企业活动税和娱乐性大麻等消费型收入与预期更为接近。掌握最近的个人所得税征收情况是一项挑战。到目前为止，迄今为止处理的申报表数量和征收金额都超过了之前的预期。即便如此，与过去十年相比，税收收入与纳税申报单上报告的负债相比相对较低。最终，这些数据如何与报告的收入减少或付款超过预期相协调，只有在延期报税季后才能知道。与之前的预测相比，当前 2023-25 两年期的普通基金可用资源增加了 6.76 亿美元 (+2.0%)。这一增长的三分之二仅归因于跟踪实际税收。三分之一的增长归因于两年期剩余时间的收入前景更强劲。本两年期收入增加也增加了预计的额外收入。个人额外收入目前预计为 9.87 亿美元，将于 2026 年返还给纳税人。公司额外收入目前预计为 8.83 亿美元，将保留在普通基金中，并在下个两年期用于教育。展望 2025-27 两年期，可用资源与之前的预测相比下调了 6600 万美元。公司、房地产和利息收入的增加不足以完全抵消支付的更大个人额外收入。话虽如此，当查看州预算和 2023-25 年和 2025-27 年的综合资源时，普通基金预测增加 6.1 亿美元。在当前的 2023-25 两年期内，企业活动税、彩票和娱乐大麻的消费型税收与之前的预测相比共计减少了 2700 万美元（-0.5%），而在即将到来的 2025-27 两年期内则减少了类似的 3400 万美元（-0.6%）。
有限面积预测的数据驱动建模
一般而言，为了帮助在神经LAM和基于图的天气模型中进一步开发不同的图形体系结构，在神经LAM中已经开发了功能，以通过创建单个图形组件来构建与图神经网络一起使用的图。这将图形组件的创建（表示为networkx.digraph对象）分开，该图形组成了消息通话的不同部分[4]图； GRID2MESH（ENCODE），MESH2MESH（PROCESS）和MESH2GRID（DECODE），从序列化中加载到模型中的pytorch_geometric.data数据架构中。后一个步骤的分离实现了实现基于图的天气预测建模的不同代码基础的目标。
有条件的潜在自回归复发模型，用于生成和预测粒子加速器中的光束动力学
粒子加速器是复杂的系统，将重点，引导和加速的强烈带电的粒子梁转向高能。Beam Diagnostics提出了一个具有挑战性的问题，这是由于有限的非破坏性测量，计算要求的模拟以及系统中固有的不确定性。我们提出了一个两步无监督的深度学习框架，称为有条件的潜在自动回归复发模型（Clarm），用于学习加速器中带电粒子的时空动力学。clarm由有条件的变分自动编码器（CVAE）组成，将六维相位空间转换为较低维的潜在分布和长期短期内存（LSTM）网络，以自动化方式捕获临时动力学。克拉姆可以通过对潜在空间表示形式进行采样和解码来生成各种加速器模块的投影。该模型还预测了过去状态（上游位置）的带电粒子的未来状态（下游位置）。结果表明，在针对各种评估指标进行测试时，提出的方法的生成和预测能力有望。
在密西西比河中溶解的氧气预测-Iris
相比之下，统计模型基于历史数据，识别输入和输出变量之间的模式和关系。尽管这些模型的资源密集型和更快的实施速度较低，但由于几个因素，包括自然数据噪声，不完整的数据和有限的空间分辨率，它们通常缺乏准确性。5另外，统计模型通常受线性和正态性的假设的约束，这可能不能充分代表环境过程的非线性和动态性质。为了克服与环境和水文过程相关的高不确定性和复杂性，研究人员近年来越来越多地采用了数据驱动的方法。在其中，人工智能（AI）算法，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，已获得了突出性。这些方法不需要对输入变量和目标变量之间关系的明确指定，从而可以快速处理以及处理数据中复杂的非线性交互的能力。6
今晚和明天的天气预报03
咨询：偶尔会出现强烈的Mwera风，以持续吹过我们的湖水体，这很可能在明天晚上在2024年8月3日到明天晚上消失。仍然建议包括湖泊使用者在内的所有湖泊使用者保持谨慎，以避免生命和财产丧失。Shire Valley（Shire River沿线以及Chiuta湖和Chilwa周围的地区）期望有时会在今晚和明天早晨有时会凉爽且风的天气状况。下午大部分是阳光明媚和炎热的天气条件。预测温度：Ngabu Min.17°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk范围为dedza）通常冷，与明天和明天早晨在今晚和明天早上偶尔有大风的天气条件相结合。下午晚些时候期望大部分阳光明媚和温暖的状况。预测温度：Blantyre Min.13°C和最大27°C中央地区（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分）预计寒冷的天气条件会与今晚和明天的明天相结合。 通常在当天晚些时候温暖，有时大风和晴天。 预测温度：Lilongwe Min.11°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhata Bay，Nkhata Bay，Likoma，Karonga，Karonga）偶尔会发生大风的天气，并在今晚和明天早晨在今晚和明天早晨持续存在。 期望有时晚些时候在下午晚些时候炎热，晴天和大风。 预测温度：Mangochi Min。 16°C和最大29°C北部地区（除湖岸以外的北部所有区域）预计今晚和明天早晨大部分寒冷，部分多云和大风条件。 下午有时大部分温暖，部分多云和大风。预测温度：Blantyre Min.13°C和最大27°C中央地区（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分）预计寒冷的天气条件会与今晚和明天的明天相结合。通常在当天晚些时候温暖，有时大风和晴天。预测温度：Lilongwe Min.11°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhata Bay，Nkhata Bay，Likoma，Karonga，Karonga）偶尔会发生大风的天气，并在今晚和明天早晨在今晚和明天早晨持续存在。期望有时晚些时候在下午晚些时候炎热，晴天和大风。预测温度：Mangochi Min。 16°C和最大29°C北部地区（除湖岸以外的北部所有区域）预计今晚和明天早晨大部分寒冷，部分多云和大风条件。 下午有时大部分温暖，部分多云和大风。预测温度：Mangochi Min。16°C和最大29°C北部地区（除湖岸以外的北部所有区域）预计今晚和明天早晨大部分寒冷，部分多云和大风条件。下午有时大部分温暖，部分多云和大风。预测温度：mzuzu最小值。11°C和最大25°C11°C和最大25°C
预测带有级联扩散模型的热带气旋
由于气候变化，热带气旋变得更加激烈，与基于数学模型的传统方法相比，基于AL的建模的崛起提供了一种更实惠和更容易获得的方法。这项工作通过整合卫星成像，遥感和大气数据来利用生成扩散模型来预测旋风轨迹和降水模式。它采用了一种级联的方法，该方法包含三个主要任务：预测，超分辨率和降水建模。培训数据集包括2019年1月至2023年3月的六个主要热带气旋盆地的51个旋风。实验表明，来自级联模型的最终预测显示，对于所有三个任务，分别超过0.5和20 dB的良好结构相似性（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值分别具有出色的结构相似性（SSIM）。可以在单个NVIDIA A30/RTX 2080 Ti的30分钟内生成36小时的预测。这项工作还强调了AL方法的有希望的效率，例如在天气预报中为高性能需求的扩散模型，例如热带气旋预测，同时保持计算负担得起，使其非常适合具有关键预测需求和财务限制的高度脆弱区域。代码可在https：//github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels上访问。