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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。
基于机器的油和煤气生产质量销售...
当前用于预测井处石油和天然气产量流量和储层量表的技术包括来自经典下降曲线通过数值模拟模型分析。目前的工作提出了以下机器学习模型（MLM）的使用：线性回归（LR），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），作为预测油和天然气生产流动率的常规方法的替代方法。根据位于挪威大陆架的Volve Field的8年中记录的生产数据，该提案的应用将证明。因此，讨论了上述每个传销的好处，并根据实践经验得出结论，即并非总是更复杂的算法是最好的选择。证明，SVM的替代方案可以产生最佳结果，并且与RF或ANN替代方案相比，它也是一个更简单，更容易实现的模型。
鉴定有资格进行连续葡萄糖监测预测的糖尿病患者
背景和目标：预测糖尿病患者的葡萄糖水平可在葡萄糖控制方面有潜在的改善。但是，并非所有患者都表现出可预测的葡萄糖动力学，这可能导致无效的治疗策略。我们试图研究7天盲目筛查测试在识别适合葡萄糖预测的DIA BETES患者方面的功效。方法：基于筛查结果（符合条件和不合格），将具有1型糖尿病（T1D）的参与者分为高和低初始误差组。在总共64,460,560分钟内接受连续葡萄糖监测（CGM）的334名个人中，评估了334名接受葡萄糖监测（CGM）的人中的长期葡萄糖预测（30/60分钟提前时间）。结果：在筛选精度与长期平均绝对相对差异（MARD）（0.661 - 0.736; P <0.001）之间观察到很强的相关性，表明筛选和长期误差之间有显着的可预测性。小组分析表明，在Clark误差网格内的D区域D区域D的预测值显着降低了三倍，在区域C中提高了两倍。结论：通过筛查对葡萄糖预测的合格患者的鉴定代表了一种实际有效的策略。这种方法的实施可能导致不良葡萄糖预测的减少。
AI：天气预报-HSBC全球研究
着眼于特定天气事件，一项美国气象学会的研究发现，由于气候变暖会在袭击土地之前更快地增加其强度，预测飓风可能会变得更加困难。该研究指出，随着温度和海平面的上升，高预期，高强度飓风登陆的风险增加。这会冒着更高的伤害和死亡率的风险，除非人口可以在短时间内准备对飓风做出回应16。此外，一项地球物理研究信的研究发现，全球变暖可降低降水的可预测性（尤其是在温度温度的夏季）；但是，在可预测性方面，某些方面（例如压力场和温度）可能会受益于全球变暖17。专注于与水有关的灾难和水敏感产业（例如能源）的准备，以减轻相关风险。
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
开发土著气候预测系统
在地球科学部的印度热带气象学研究所（IITM）的气候变化研究中心（CCCR）中心开发。这是印度的第一个ESM，也是使用IITM-ESM进行的气候变化评估。也是政府间气候变化小组（IPCC）编写的最新第六次评估报告中使用的。国家气候变化评估报告记录了区域气候变化预测，已发布，以使学生，研究人员和决策者受益。该报告可从https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-15-4327-2获得。（c）卢比的数量。192.28千万在2017年至2023年期间，已批准了IITM-CCCR的季风对流，云和气候变化（MC4）子室，以开发气候预测系统。
为气候数据预测的Gstarima开发（1,1,1）模型订单
时空模型结合了空间和时间元素。一个示例是广义时空自回旋（GSTAR）模型，该模型改善了时空自回旋（Star）模型。GSTAR模型假定每个位置具有异质性特征，并且数据是静止的。在这项研究中，移动平均成分是通过在特定时间与可变值之间的关系计算得出的，并且假定数据不是固定的，因此使用的模型是广义时空自动式积分的移动平均值（GSTARIMA）模型。通过时空自相关功能（STACF）和时空部分自相关功能（STPACF）确定Gstarima的模型顺序，以确保准确的预测。先前的研究仅讨论了Gstarima（1,1,1）模型，因此在这项研究中，Gstarima（3,1,1）模型将作为Gstarima（1,1,1）模型的开发形式来解决，并应用于气候数据。本研究中使用的气候数据来自NASA功率和具有较大数据大小的降雨量变量，需要使用数据分析生命周期方法来分析大数据。生命周期包括六个阶段：发现，数据准备，模型计划，模型构建，交流结果和操作。基于Python软件的数据过程结果，Gstarima（3,1,1）模型的MAPE值为9％，用于样本数据，样本中数据为11％。相比之下，Gstarima（1,1,1）模型的MAPE值为11％，样本数据中的数据为12％。因此，Gstarima（3,1,1）模型提供了更准确的预测结果。因此，选择正确的模型顺序对于准确的预测至关重要。
c9020-认证供应链需求计划预测...
此认证供应链需求计划与预测专业人员 (CSCD™) 计划旨在为您提供强大的学习体验，并将您打造成需求计划与预测专家。该计划将为您提供掌握需求计划与预测艺术所需的知识，包括最新的统计模型和技术，如回归分析和指数平滑法。通过全面了解如何从供应链中所有相关利益相关者收集数据，您将能够使用强大的工具（如指数平滑法 (ETS) 和自回归综合移动平均线 (ARIMA)）准确预测销售并满足客户需求。您将学习如何构建有意义的关键绩效指标 (KPI) 和指标来衡量需求计划和预测流程的有效性，以及如何简化供应链流程以提高效率和提升绩效。此外，您还将获得将销售与运营计划 (S&OP) 数据转化为可操作见解的技能，从而提高客户满意度和成功率。
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