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World File Search System预测技术
间隔在高峰需求管理下基于氢存储的电动汽车的智能停车场的多目标优化
不确定性，对电力系统运营商的一个熟悉的概念已成为电力系统行业的重要主题之一。这种情况主要是由于某些参数（例如价格）的不确定行为引起的。由于预测技术通常无法保证此类参数的固定和准确值，因此不确定性建模变得必不可少。这项工作已应用基于间隔的选择模型，用于在需求响应计划（DRP）严重不确定性中的智能停车场（IPL）（IPL）的最佳性能（IPL）。实际上，DRP用于使IPL通过将负载需求的某些部分从高峰时间间隔转移到p -peak -peak时间间隔来降低其日常运行成本。应该提到的是，间隔方法不能解决单个目标问题，而不是它产生了多目标优化问题，在该问题中，将平均值和偏差成本最小化为双目标模型。为此，使用加权和模糊的方法来解决双向目标。通过上述技术的不确定性研究了一个包含IPL，局部可调节生成（LDG）单元，不可再生和可再生生成系统的样本系统，并研究了所采用技术的效率的结果，以进行比较。根据比较结果，在DRP下，IPL的平均成本降低了4.37％，而代表不确定性影响的偏差成本也降低了10.93％。
使用成人哮喘聚类数据
大规模的数据源，遥感技术和出色的计算能力已极大地受益于环境健康研究。最近，引入了各种机器学习算法，以提供有关与每个哮喘患者症状和潜在环境风险因素有关的聚类数据异质性的机械见解。但是，关于这些机器学习工具的性能的信息有限。在这项研究中，我们比较了十种机器学习技术的性能。使用不平衡采样的高级方法（IS），我们改善了9种常规机器学习技术的表现，可预测暴露水平与室内空气质量的相关性与患者峰值呼气流量（PEFR）的变化之间的变化。然后，我们提出了一种深度学习的转移学习方法（TL），以进一步提高预测准确性。我们选择的最终预测技术（TL1_IS或TL2-IS）的TL1_IS的平衡精度中值（56〜76）％为66（56〜76）％，TL2_IS的68（63〜78）％。TL1_IS和TL2_IS的精确水平为68（62〜72）％和66％（62〜69）％，而敏感性水平为58（50〜67）％和59％（51〜80），来自25名患者的敏感性为1.08（精度，精度，精度），至1.28（敏感性），相比之下。我们的结果表明，使用不平衡采样的转移机学习技术是预测PEFR变化的强大工具，这是由于暴露于室内空气而变化的，包括2.5μm和二氧化碳的物质浓度。此建模技术甚至适用于小型或不平衡的数据集，该数据集代表一个个性化的现实世界设置。
卫星驱动的水文建模在Ungauged摩洛哥巴士犬中：案例研究Ouzoud River
摘要。预测水流对于闪水液预警系统和在气候变化下管理水资源至关重要。然而，有限的流量观测将高级预测技术限制为衡量的盆地，使世界上大部分的未加州盆地处于不利地位。因此，为未加州盆地（PUB）开发可靠的预测方法至关重要。在过去的二十年中，卫星驱动的产品（例如ERA5）对于增强降水和气象测量至关重要，尤其是在复杂的地形和不断变化的气候条件下。这项研究的重点是摩洛哥的干旱和半干旱地区，其中水资源管理对农业，城市化和经济稳定至关重要。使用ERE5数据集（提供高分辨率的大气信息），该研究评估了卫星衍生的降水量，以针对日常时标的伯纳特河的Sgatt站的地面测量。各种统计指标评估ERE5在代表每日降水及其整合到GR4J-Cemaneige模型中进行流动模拟时的性能。结果突出了ERA5在改善未加州盆地中降雨表示和水文建模方面的潜力，与地面观测相比，验证了其在模拟降雨事件中的有效性。这项工作强调了卫星驱动产品在增强水文预测和支持数据砂区域的水管理方面的重要性。
论文基于改进Sparrow搜索算法的SVR水质预测模型研究
多参数水质趋势预测技术是水环境管理与调控的重要手段之一，本研究提出一种将改进的麻雀搜索算法（ISSA）与支持向量回归机（SVR）相结合的具有更好预测性能的水质预测模型。针对麻雀搜索算法（SSA）种群多样性低、易陷入局部最优的问题，提出ISSA，通过引入Skew-Tent映射来增加初始种群多样性，利用自适应淘汰机制帮助算法跳出局部最优。利用ISSA对SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g进行最优值选取，使得模型具有更好的预测精度和泛化性能。通过实际养殖水质数据进行水质预测实验，将ISSA-SVR水质预测模型与BP神经网络、SVR模型及其他混合模型的性能进行了比较。实验结果表明，ISSA-SVR模型的预测精度明显高于其他模型，达到99.2%；均方差（MSE）为0.013，比SVR模型降低了79.37%，比SSA-SVR模型降低了75%；判定系数（R2）为0.98，比SVR模型提高了5.38%，比SSA-SVR模型提高了7.57%，表明ISSA-SVR水质预测模型在水体管理领域具有一定的工程应用价值。
研究文章电池电压预测技术使用机器学习模型具有较高的外推精度
基于机器学习（ML）型号和现实世界中收集的锂离子电池（LIB）数据的电池性能预测技术最近受到了很多关注。但是，对于使用现实世界数据的ML模型来说，较差的外推精度是一个主要挑战，因为数据频率分布可能不均匀。在这里，我们使用电化学模拟模型生成的人工数据研究了ML模型的外推精度。特别是，我们为训练数据设置了较低的开路电压（OCV）限制，并生成数据限于较高的充电状态（SOC）区域，以训练电压预测模型。我们已经验证了在几个较低的OCV限制设置下测试数据的电压的均方根误差（RMSE），并将其平均 + 3标准偏差定义为评估度量。评估了八种代表性的ML模型，发现多层感知器（MLP）的精度为92.7 mV，这是最佳的外推精度。我们还评估了具有已发布的实验数据的模型，发现MLP的精度为102.4 mV，重新确定其具有最佳的外推精度。我们还发现，MLP对感兴趣数据的变化具有鲁棒性，因为从模拟到实验数据变化时的准确性降解为1.1。此结果表明，即使为全面的SOC条件收集数据很困难，MLP也可以实现更高的电压预测准确性。
法医精神病学和刑事司法中的神经预测和人工智能：神经法视角
神经成像与人工智能结合使用，特别是机器学习技术的进步，导致了读脑技术的发展，在不久的将来，这种技术可能会有许多应用，例如测谎、神经营销或脑机接口。原则上，其中一些也可以用于法医精神病学。例如，这些方法在法医精神病学中的应用可能有助于提高风险评估的准确性并确定可能的干预措施。这种技术可以称为“人工智能神经预测”，涉及识别用于预测再犯的潜在神经认知标记。然而，这种技术的未来影响以及神经科学和人工智能在暴力风险评估中的作用仍有待确定。在本文中，我们回顾和分析了有关使用读脑人工智能进行暴力和重新逮捕的神经预测的文献，以确定未来在法医精神病学和刑事司法领域使用这些技术的可能性和挑战，并考虑法律影响和道德问题。分析表明，需要对人工智能神经预测技术进行更多研究，并且仍然非常需要了解如何在法医精神病学领域的风险评估中实施这些技术。除了人工智能神经预测的诱人潜力之外，我们认为，不仅在这些技术完全可用时，而且在研究和开发过程中，其在刑事司法和法医精神病学中的应用都应接受彻底的危害/利益分析。
进入太空的案例研究
摘要 商业路线图是一种高级战略管理工具，用于规划发展新产业的行动。它可作为以更具操作性的方式规划和预测技术、市场和产品发展的指南。确切地说，本文的商业路线图强调了欧盟 (EU) 太空生态系统在低地球轨道 (LEO)（轨道高度为 450 至 2000 公里）和极低地球轨道 (VLEO)（轨道高度为 150 至 450 公里）方面将采取的主要行动。一方面，欧盟必须（1）发展工业和技术太空能力；（2）继续将公共资金投入欧洲计划，开发进入太空的新运载工具概念；（3）改进测试、演示和探索，以加快技术就绪水平（TRL）的发展；（4）促进创业和冒险文化；（5）利用私人投资推动先进太空技术的发展，吸引人才，促进公私企业之间的合作，并为新太空中小企业提供资金。另一方面，欧盟还应加强与欧洲航天局（ESA）的关系，以培养其太空能力，并在中期（5-10年）成为进入太空市场的有竞争力的参与者。实施这些行动将有助于欧盟提高其国际地位，并使技术适应新太空需求的需求和要求，在运营的前10-15年内为欧盟经济筹集约405亿欧元，平均杠杆率（LF）为4。
预测错误在国内峰值...
摘要 - 在本文中，对预测错误对国内电力需求管理性能的影响进行了彻底研究。最初，设计和建模的实时峰值电力需求管理系统使用电池储能系统（BESS），电动汽车（EV）和光伏（PV）系统。模型使用消费者的实时负载需求及其屋顶PV发电能力，以及BESS和EVS的充电限制，为峰值电力需求管理提供了协调的响应。之后，这种实时功率需求管理系统是使用自回归移动平均值和基于人工神经网络的预测技术建模的。预测值用于提供日间的峰值电力需求管理决策。但是，预测过程中的任何重大错误都会导致能源管理系统的能量共享不正确。在这项研究中，使用具有现实负载模式和不确定性的真实配电网络连接的两个不同的客户用于研究此预测错误对能源管理系统功效的影响。研究表明，在某些情况下，预测误差可能超过300％。由于此预测误差而引起的能源支持的平均容量可能会高达0.9 kWh，从而增加电池充电量周期，从而降低电池寿命并增加能源成本。它还研究了环境条件（太阳能日期，温度和湿度）与消费者的电力需求之间的可能关系。考虑到天气状况，提出了一种日常不确定性检测技术，以提供改进的电力需求管理。
2040年相互链接的计算-E -e -space
引言尽管技术的步伐似乎每年都会以巨大的飞跃而迅速提前提高，但组织必须谨慎做出反应，在投资之前考虑技术成熟度。如果采用技术过早，它可能会导致整体系统稳定性或安全性问题，如果不尽快采用它，组织可能会发现他们自己落后于竞争对手。我们应该关注什么，面对这些挑战，我们应该采取什么行动？这两个问题对于那些设计和计划相互联系的综合系统的人至关重要，并且鉴于现在有多少挖掘技术影响了我们的生活，这对几乎每个人都至关重要。为了解决这个问题，我们采取了Delphi研究的形式，这是一种众所周知的预测技术。我们采访了一系列受人尊敬的未来主义者，以了解他们如何看到新数字技术的不同方面及其与2040年到2040年相互联系的计算的互动。从这些访谈中，我们产生了一系列预测。然后，为了建立更完整的图片，我们回到受访者身上，并要求他们对初始预测的反应和评论。在本文中，我们探讨了五个出现的预测和六项建议干预措施。因此，本文的目的是帮助政策制定者和技术专业人员在这五个预测中使用这些信息来开发和部署新颖的计算机技术进行战略决策。本文的其余部分如下。“背景”部分探讨了未来预测的艺术。“相互联系的研究方法”部分着眼于预测
越南可再生能源行业的市场开发方法 智能电网系统和可再生能源整合的影响 Bui Quoc
摘要 将可再生能源整合到智能电网系统对于实现可持续和高效的能源未来至关重要。然而，由于可再生能源的间歇性和多变性、电网稳定性和可靠性问题、基础设施限制以及监管障碍，这种整合带来了各种挑战。本文探讨了这些挑战，并讨论了成功整合的潜在解决方案和机会。先进的预测技术、灵活的电网管理策略、能源存储系统、智能电网技术和支持性政策框架被确定为关键推动因素。本文还介绍了成功整合项目的案例研究，并强调了正在进行的研究和试点计划。未来的研究方向包括区块链和人工智能等新兴技术、跨学科合作以及对政策制定者和行业利益相关者的建议。本文最后强调了持续研究和创新的重要性，通过成功地将可再生能源整合到智能电网系统中，推动向可持续能源未来的转型。本文分析了越南可再生能源企业的市场发展战略。本文利用一手和二手研究数据，指出了企业市场发展战略阶段的不足之处。由此，本文提出了一些解决方案，以完善市场发展战略，提高可再生能源企业的运营效率。此外，还提出了一些宏观政策来改善行业的总体状况，以便企业能够根据自己的实际情况实施自己的发展方向。 DOI：https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.6.857-872 关键词：可再生能源、智能电网、电网整合、储能、政策框架、可持续性、市场发展、商业战略、可持续性、自然资源、清洁生产