考虑电力行业碳排放的全国碳价预测|《中国电力》
可以看出全国碳市场非履约期预测价格和实际价格比较接近,对称平均绝对百分比预测误差(以下简称“平均预测误差”,symmetricmeanabsolutepercentageerror,SMAPE)为1.95%。使用上一个交易日的收盘价预测当日收盘价的平均预测误差为1.98%。使用包含电力行业碳排放量作为外生变量的ARIMAX(0,1,2)模型预测误差更小。...
上交团队提出TFvelo数学模型,可用于预测细胞命运和鉴定致病基因
01/科学家开发新型荧光聚合物,可写入亚微米级像素的隐形文字与图像,助力信息安全与商标防伪02/西交大团队将AI用于电池建模和健康管理,成功打造物理信息神经网络,在三十万余个样本上验证的平均绝对百分比误差低于1%03/连续工作11天吸附性能仍为100%,科学家成功研发带电吸附剂,已着手开发空气直接碳捕集系统04/...
【农业科普】基于多种机器学习算法预测广西蔗区甘蔗产量
对于单蔗区,敏感时段分析法的模型预测效果明显优于全生育期取气象均值的方法,LSTM模型对于上述两种数据处理方法的预测效果均明显优于目前广泛使用的BPNN、SVM、RF模型,敏感时段分析法的LSTM模型整体的均方根误差和平均绝对百分比误差分别为10.34t/ha和6.85%,决定系数Rv2为0.8489。对于多蔗区,LSTM预测结果较差,RF、SVM...
Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型
这里使用了平均绝对百分比误差(MAPE)作为比较指标。Moirai在整个预测期内的MAPE最高。它在一个月中的表现略优于TiDE,但从未能超过Chronos。然后我又在几个私有数据集上进行了类似的实验,结果与上图呈现的一致。这种一致性在分析基础模型时很重要,因为训练数据集并未公开,而任何公共领域的数据集都可能被用于...
电池容量怎么算?一文彻底搞懂电池电量监测技术
那么对电池电量监测技术来讲,我们关心的是1mHZ时的直流阻抗,从这张图中我们可以看到,1mHZ情况下,电池阻抗的偏差还是有15%左右,这个15%左右的阻抗偏差会造成在如果是1C电流放电,电池的端电压和开路电压压差40mV低温情况下,如果你使用的算法是根据电压来判断容量,大概会引起26%左右的容量误差。
先进制造在长沙|博世长沙:以数字化赋能先进制造业
据介绍,该系统搭载随机森林和XGBoost作为主要算法模型,能结合客户需求及预测、生产计划、天气情况、温湿度等多项业务与环境因素,滚动给出未来7天内产线级的生产排产及其能源使用预测(www.e993.com)2024年7月27日。在预测结果精确到小时的情况下,平均绝对百分比误差仍低于3.2%。该系统已帮助博世长沙工厂的年耗电量减少18%,二氧化碳排放量降低14%...
先进制造在长沙丨探访博世长沙“灯塔工厂”数字化之路
在预测结果精确到小时的情况下,平均绝对百分比误差仍低于3.2%。该系统已帮助博世长沙工厂的年耗电量减少18%,二氧化碳排放量降低14%。这是一家会自我进化的数字工厂。多年来,直面行业面临的痛点,不断开发出一个个行之有效的数字化解决方案。“这首先得益于我们有一个非常清晰的公司策略和非常坚实的数据基础,然后...
5种数值评分标准总结-为预测模型找到正确的度量标准
平均绝对百分比误差,MAPE不同产品的销售预测模型是否同样准确?在炎热的夏天,苏打水和冰淇淋的供应应该是有保证的!我们想检查预测这两种产品销售的两种预测模型是否同样准确。这两种模型预测的是同一单位的商品销量,但规模不同,因为苏打水的销量要比冰淇淋大得多。在这种情况下,我们需要一个相对误差度量,并使用平均绝...
对外部数据3D建模,这个尸检算法把死亡时间预测误差缩小到38分钟
左侧表示的是数字重建的PMI与真实PMI的关系,右侧表示的是PMI重建的绝对误差(ΔPMI)。下图总结了参数敏感性分析的结果,表示的是,在重构的PMI中,模型输入参数变化引起的最大误差函数的变化,模型输入变量分别为初始体温、体脂百分比、衣服的导热系数、脂肪组织的导热系数,和非脂肪组织的导热系数。
时序分析与预测完全指南
否则,移动平均值可用于识别数据中有趣的趋势。我们可以定义一个窗口来应用移动平均模型来平滑时间序列,并突出不同的趋势。24小时窗口上的移动平均值示例在上面的图中,我们将移动平均模型应用于一个24小时窗口。绿线平滑了时间序列,我们可以看到24小时内有2个峰值。