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飞机需求预测 - ScholarWorks@UMass Amherst
致谢................................................................................................................v 摘要................................................................................................................................ vi 表格清单.............................................................................................................................. ix 图表清单..............................................................................................................................x 第 1 章 简介.........................................................................................................................................1
Q4 2023 - 汽车行业需求预测
•有关电池供应链本地化的各种交易的重要消息以及预测电池需求的略有增加（2027年为7 GWH，2030年为39 GWH）。•植物植物电池和斯洛伐克政府之间的谅解备忘录以最初的20GWH容量建立一个千兆战术（SOP Q2 2026）。•CATL和Stellantis之间的谅解备忘录，用于LFP电池电池的本地供应，用于欧洲的EV生产。没有有关时间表，大小或位置的更多详细信息。•Northvolt宣布与其研究合作伙伴Altris对钠离子电池进行验证。这使Northvolt成为最早进行钠离子生产的非中国公司之一。钠离子细胞最初将用于储能而不是EV。
利用基于人工智能的需求预测优化供应链
Arijit 是 Infosys 的首席顾问。他在咨询、项目管理和售前方面拥有超过 18 年的 IT 经验。他的专长包括 Oracle Cloud 以及供应链管理和采购应用程序。他拥有为北美、欧洲和亚洲的全球客户提供的丰富实施经验。Arijit 是主要 RFP 和高科技行业解决方案的解决方案负责人，负责制定基于平台的解决方案的上市战略。他还是 Oracle Cloud 工具和加速器的审阅者。他是 Oracle Cloud 高科技解决方案“Stratos”的产品负责人和负责人。Arijit 还是 Oracle 小组成员和商学院及横向招聘的主持人。他是 Oracle 领域的思想领袖，在各种论坛上发表了多篇白皮书。
人工智能和机器学习在需求预测中的作用
总之，由人工智能和机器学习驱动的预测分析正在通过提高需求预测的准确性和效率来改变供应链管理。高级算法和数据驱动洞察力的整合使组织能够更好地预测消费者需求、优化库存水平和简化运营。随着供应链格局的不断发展，利用预测分析的能力将成为提高竞争力和提高整体供应链弹性的关键。人工智能和机器学习的不断进步有望带来更大的潜力，为实时决策和自适应预测模型提供了机会。然而，成功实施这些技术需要克服数据质量、系统集成和劳动力准备等挑战。总体而言，预测分析仍将是供应链管理创新的基石，为采用这些工具来应对全球市场复杂性的企业带来巨大价值。
基于变压器的需求预测中的迁移学习......
越来越多的房主选择使用光伏 (PV) 系统和/或电池存储来最大限度地减少能源费用并最大限度地利用可再生能源。这刺激了高级控制算法的开发，以最大限度地实现这些目标。然而，在开发此类控制器时面临的一个共同挑战是无法准确预测家庭用电量，尤其是对于较短的时间分辨率（15 分钟）和数据效率较高的情况。在本文中，我们分析了迁移学习如何通过利用来自多个家庭的数据来改善单个房屋的负荷预测。具体来说，我们使用来自多个不同家庭的数据来训练一个高级预测模型（时间融合转换器），然后在数据有限（即只有几天）的新家庭上微调这个全局模型。获得的模型用于以 15 分钟的时间分辨率预测家庭未来 24 小时（未来一天）的用电量，目的是将这些预测用于模型预测控制等高级控制器中。我们通过使用真实家庭数据，展示了这种迁移学习设置相对于仅仅使用单个新家庭数据的优势，包括（i）预测准确性（MAE 减少约 15%）和（ii）控制性能（能源成本减少约 2%）。
基于变压器的家庭能源管理系统的需求预测
越来越多的房主选择光伏（PV）系统和/或电池存储以最大程度地减少其能源账单并最大程度地利用能源。这刺激了最大程度地实现这些目标的高级控制算法的发展。但是，开发此类控制器时面临的一个普遍挑战是对家庭电力征服的准确预测，尤其是对于较短的时间分辨率（15分钟）和数据效率高的方式。在本文中，我们分析了转移学习如何通过从多个家庭中利用数据来改善单一房屋的负载预测来提供帮助。具体来说，我们使用来自多个不同家庭的数据训练先进的预测模型（时间融合变压器），然后在具有有限数据的新家庭（即只有几天）上进行对全球模型的捕获。所获得的模型用于预测家庭在接下来的24小时（日前）的时间分辨率为15分钟的时间，目的是在高级控制器（例如模型预测控制）中使用这些前铸件。我们在（i）预测准确性（〜15％的MAE降低）和（ii）控制性能（〜2％的能源成本降低）（使用现实世界中的家庭数据）方面显示了这种转移学习设置的好处，而仅使用单个新家庭的数据，而仅使用单个新家庭的数据。
提交电力需求预测的表格和说明
氢燃料电池电动驱动技术为轻型乘用车市场以及中型和重型卡车和公共汽车市场提供了巨大的潜力。FCEV乘用车可以在氢气罐上行驶300英里以上，并可以在三到四分钟内加油，就像汽油乘用车加油方式一样。它们的尾管排放量为零，而这些车辆的碳足迹几乎与插件电动汽车相同。该技术可以轻松地用于运动型多功能车，家庭乘客货车，皮卡车，城市套餐和饮料送货卡车，甚至是重型卡车和公共汽车。大多数汽车行业分析师和代理商都将燃料电池电动驱动技术视为电池电动驱动技术的补充，而不是作为竞争技术。在加利福尼亚州需要电池和FCEV技术，以实现零发射车的部署目标。
大数据通过需求预测对供应链绩效的影响
a b s t r a c t通过实现更精确的需求预测，大数据的使用改变了供应链管理领域。公司可以通过收集和分析来自许多来源的大量数据，包括客户行为和市场趋势，然后相应地调整其生产和库存水平，从而更准确地预测客户需求。通过确保在需要时和何处访问商品和服务，这可以改善供应链的效率和成本效益之外的客户幸福感。从主要和次要来源收集的数据以实现研究目标。从酒店行业收集的数据，并通过Smartpls软件进行了评估，以调查假设的模型。通过问卷调查的在线调查是用于获取数据的数据收集工具。对供应链部门的个人进行了调查分析。此外，调查结果揭示了通过需求预测对供应链绩效的大数据积极的重要性。总体而言，大数据通过需求预测对供应链绩效的影响非常重要，并且继续推动酒店业的创新和改善。1。简介在供应链管理方面的大数据可以定义为用于定量方法中用于增强公司跨公司不同活动的管理能力的分析。大数据有助于整体供应链管理扩展其运营数据集。这有助于从传统方面进行内部分析。因此，组织的SCM（供应链管理）获得了预测的好处（Frederico等，2021）。除此之外，供应链管理中的大数据还有助于将统计方法应用于现有和新数据源。新见解是诱导的，这在供应链管理的决策能力方面有效。
使用各种机器学习算法评估电力需求预测
能源部门在很大程度上依赖于电力负载预测的各种机器学习算法，该算法在制定发电和发电的政策中起着关键作用。功率载荷预测的精度取决于反映数据中非线性特征的许多因素。值得注意的是，机器学习算法和人工神经网络已成为当代电力负载预测中必不可少的组件。这项研究专门针对机器学习算法，涵盖支持向量机（SVM），长期短期记忆（LSTM），集合分类器，复发性神经网络和深度学习方法。该研究通过利用过去5年来利用昌迪加尔UT电力数据来精心研究短期电力负载预测。对预测准确性的评估利用了指标，例如归一化平方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相互信息（MI）。与其他算法相比，LSTM的预测结果表明，LSTM的性能出色，预测误差是LSTM中最低的，而SVM中的误差最低，高13.51％。这些发现为不同机器学习算法的优势和局限性提供了宝贵的见解。使用MATLAB R2018软件进行了建议的方法的验证实验。