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一种用于建模和预测短期空气温度的功能自回旋方法
对大气温度的精确预测对于各种应用，例如农业，能源，公共卫生和运输至关重要。现代技术的进步导致了传感器和其他工具的开发，以收集高频空气温度数据。但是，由于其特定特征，包括高维度，非线性，季节性依赖性等，准确的预测是具有挑战性的。为了应对这些预测挑战，本研究提出了一个基于组件估计技术的功能建模框架，通过将空气温度时间序列划分为确定性和随机组件。使用广义添加剂建模技术对每日和每年的季节性组成的确定性组成部分进行了建模和预测。同样，解释该过程短期动力学的随机组件是由功能自回旋模型，自动回归积分移动平均平均值和向量自回归模型对过程进行建模和预测的。为了评估模型的性能，从伊斯兰堡，巴基斯坦收集了每小时的空气温度数据，并获得了一日样本的预测。使用根平方误差，平均绝对误差和平均绝对百分比误差比较所有模型的预测结果。结果表明，与Arima和VAR模型相比，所提出的远距离模型的性能相对较好，从而导致样本外预测误差。这项研究的发现可以促进跨部门的明智决策，优化资源分配，增强公共安全并促进社会经济的韧性。
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在税收预测中应用机器学习
收入预测为政府提供了关键背景，以告知其关于预算和收入政策的决策。但是，我们是否应该使用简单或复杂的方法仍然是一个杰出的问题。Favero和Marcellino（2005）对政府使用的不同预测方法进行了全面比较，以预测财政变量，包括单变量自动回归和移动平均模型，矢量自动锻炼（VARS）和小规模的半结构模型。他们发现，简单的单变量时间序列方法倾向于提供有效且无偏见的预测，超过了依赖宏观经济变量系统的多元模型。他们将其归因于对具有重大制度和经济变化的短样本中多个宏观经济变量的共同行为进行建模的困难，以及简单方法在结构中断时的鲁棒性。
电力2024-分析和预测到2026-净
全球电力需求预计将在未来三年内以更快的速度上升，直到2026年平均每年增长3.4％。收益将由改善的经济前景驱动，这将有助于高级和新兴经济体的电力需求增长。尤其是在发达经济体和中国，电力需求将由住宅和运输部门的持续电气以及数据中心部门的显着扩展提供支持。估计在最终能源消耗中的电力份额在2023年达到20％，高于2015年的18％。尽管这是进展，但电气化需要迅速加速以满足世界的脱碳靶标。在2050年的IEA净零排放量中，该路径与限制全球变暖至1.5°C一致，最终能源消耗的份额在2030年接近30％。
中小企业IT支出预测报告：推动业务增长、提高效率
中小企业越来越认识到 IT 和托管服务的价值，转而寻求外部供应商来增强其技术能力，而无需内部团队的管理费用。为了满足未来的需求，企业正在与 IT 和 MSP 合作，这些供应商可以提供全面的定制解决方案，与中小企业一起发展；从战略规划到实施和持续维护的运营。向托管 IT 服务的转变是由成本效率、最新技术的使用、对多品牌支持的需求以及分布式劳动力文化的增长所驱动的。这一趋势标志着中小企业运营战略的明显转变，预计 2024 年至 2025 年间，这些服务的支出将每年增长 5%。
使用所有天空成像仪和机器学习的高分辨率太阳辐照度预测 -
nils Straub，Wiebke Herzberg，Anna Dittmann，Elke Lorenz iea-Methods的微小比例预测和他们的无人可乐Roskilde，2024-04-10 www.ise.fraunhofer.de
Glu-Ensemble：用于 2 型糖尿病患者血糖预测的集成深度学习框架
糖尿病是一种慢性代谢紊乱，其特征是血糖升高，对健康造成重大风险，例如心血管疾病以及神经、肾脏和眼睛损伤。有效管理血糖对于糖尿病患者来说至关重要，可以减轻这些风险。本研究介绍了 Glu-Ensemble，这是一种深度学习框架，旨在为 2 型糖尿病患者提供精确的血糖预测。与其他预测模型不同，Glu-Ensemble 解决了与小样本量、数据质量问题、对严格统计假设的依赖以及模型复杂性相关的挑战。它通过利用更大的数据集来提高预测准确性和模型通用性，并减少许多预测模型固有的偏差。与患者特定模型相比，该框架的统一方法消除了初始校准时间的需要，有助于立即为新患者预测血糖。所得结果表明，Glu-Ensemble 在准确性方面超越了传统方法，以均方根误差、平均绝对误差和误差网格分析来衡量。 Glu-Ensemble 框架成为预测 2 型糖尿病患者血糖水平的有前途的工具，值得在临床环境中进一步研究其实际应用。
2024 年第一季度符合预测
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