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World File Search System平均线
flat10mip：以排放驱动的实验来诊断对正，零和负CO2排放的气候反应，本杰明·桑德森，胜利
图3：试验Flat10MIP中全球平均表面温度（GMST）响应的摘要结果。彩色线表明温度从（a）前工业水平（b，c）T100yR（ESM-FLAT10年度91-110年的平均温度）在每个参与的ESM中的平均温度。阴影区域是指简单的气候模型的概率分布，范围为第10-90个百分位。此分布显示为每种情况的最后一次步骤中的小提琴图，其中阴影显示了完整的结果范围，垂直线表示中间位于中位数的第10-90个百分位数。应用20年的移动平均线240
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。
战略位置规划和供应链...
缺乏适当的规划和政策，忽视国内市场和产品价值的提高，导致尼泊尔的地毯行业急剧衰落。地毯曾是尼泊尔的主要出口材料，现在仅靠美国才能生存，导致过去十年需求量急剧下降。需求预测确定了下降趋势。衰落的主要原因是成本高，这忽略了复苏和在国内市场生存的机会。为了降低成本，必须考虑通过印度和中国的公路供应原材料，取代昂贵的新西兰航空运输。为了加强研究结果，我们利用移动平均线、加权移动平均线和指数平滑等预测方法来预测需求趋势并评估其对战略规划的影响。指数平滑法的 RMSE 值最小，确定了其准确性和可靠性。加德满都人口的急剧增加导致许多行业迁移，促使政府在尼泊尔各地规划经济特区 (SEZ)。为满足需求，各设施都进行了战略性选址，重点是利用政府在经济特区提供的资源来支持工业扩张。此外，还采用了重心 (CoG) 方法，使用 MATLAB 中的经纬度坐标，并通过常规方法进行验证，以确定最佳设施位置。样本计算证明了 CoG 技术的适用性，Simara 和 Bhairahawa 根据不同情景成为有利的经济特区。重心 (CoG) 和成本建模等位置规划技术有助于根据全国产品需求为扩张中的行业确定最佳位置，这对于未来几年国内地毯行业的预期增长至关重要。关键词重心；成本建模；预测；设施定位；经济特区；供应链管理 1. 简介
预测未来30年中G20国家的生态足迹
生态足迹评估了可再生资源的可用性与这些资源消费程度之间的差异。在过去的几十年中，历史记录显示资源可用性的下降加速了。基于国家足迹和生物能力帐户，该分析旨在在30年的时间内推进G20国家生态足迹的预测。我们采用了Python中实施的时间序列预测方法，其中包括模块化回归（Prophet）和自回归集成移动平均线（Arima＆Auto-Arima）方法。我们评估并结合了这三种方法的性能。结果表明，在G20的最大经济体中，只有四个国家预计到2050年将具有积极的生态足迹平衡。这些国家共享大土地区域的共同点和中等的人口增长预测。但是，指标的总体趋势表明它将继续下降。
经济概况 - 加利福尼亚州佩塔卢马市
来源：JobsEQ® 数据截至 2022 年第三季度，除非另有说明 注：由于四舍五入，数字可能不相加。 1. 除非另有说明，数据基于四个季度的移动平均线。 2. 工资数据代表所有涵盖就业的平均值 职业就业数据是通过行业就业数据和估计的行业/职业组合估算出来的。行业就业数据来自美国劳工统计局提供的《就业和工资季度普查》，目前更新至 2022 年第二季度，并在必要时进行了估算，初步估计值更新至 2022 年第三季度。按职业划分的工资截至 2022 年，由美国劳工统计局提供，并在必要时进行了估算。预测就业增长使用美国劳工统计局根据区域增长模式调整的国家预测。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
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。
关于COVID-19的新闻和不确定性：调查证据和短期经济影响
图1：收入期望对Covid-19 Shock的回应。注意：面板（a）和（b）中的黑线显示了调查响应的每日平均值（使用调查权重和Huber-bobust重量加权），红色虚线是11天移动平均线。面板中的蓝色虚线（a）表示蓝芯片预测：GDP在接下来的12个月中的平均大流行趋势偏离。蓝色芯片预测是苦力的Kluwer法律和监管解决方案的资源，美国的进一步详细信息，请参阅B.3。黑色三角形对应于未来12个月内已实现的GDP偏离流行前趋势，有关详细信息，请参见补充材料B；小组（C）在每100k人的最后7天内显示了新的Covid-19感染，小组（D）：小组每周失业索赔，劳动力百分比为百分比。有关数据源，请参见补充材料B.3。
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测
2021 年 1 月 - 犹他州经济调查报告
我们报告了三个指数：埃克尔斯犹他指数、埃克尔斯美国指数和密歇根美国指数。埃克尔斯指数是使用犹他州居民对犹他州和美国情况的调查证据计算得出的。密歇根指数是由密歇根大学进行的一项全国性民意调查。密歇根指数自 1978 年以来一直发布，经常被联邦政府和美联储用于经济模型，目前是美国估计的黄金标准。埃克尔斯指数与密歇根指数在可比性方面提出了相同的问题，并且来自犹他州居民的代表性样本。2021 年 1 月，埃克尔斯犹他指数为 98.7，埃克尔斯美国指数为 82.5，密歇根美国指数为 79。这些数字仍然表明经济状况的复苏有些不完全，因为它们低于埃克尔斯指数所依据的密歇根美国指数 93.0 的三年移动平均线。