AI人工智能如何改变预测科学?

EC:一个区间可能是我预测的2.9到3.9,所以中心(中点)在3.4左右,另一个区间我预测是3.3到3.5,区间要短得多。它们的中心预测出来是相同的,但范围却相差很大。如果我是一名招生人员,我想了解有关我的预测引擎的信息,对吗?比如,准确度如何?点预测有什么程度的不确定性?如果我们从事金融业,我有一个投资策略,我说...

小乐数学科普:AI人工智能如何改变预测科学?——译自Quanta...

EC:一个区间可能是我预测的2.9到3.9,所以中心(中点)在3.4左右,另一个区间我预测是3.3到3.5,区间要短得多。它们的中心预测出来是相同的,但范围却相差很大。如果我是一名招生人员,我想了解有关我的预测引擎的信息,对吗?比如,准确度如何?点预测有什么程度的不确定性?如果我们从事金融业,我有一个投资策略,我说...

贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

阴影区域显示了预测区间—这是给定一个人的体重,模型认为大多数实际身高将落入的范围,在这个例子中展示了一个89%预测区间,意味着阴影区域代表我们预期89%的身高会落入的范围。多项式回归在某些情况下,线性关系可能不足以准确描述变量之间的关系。多项式回归通过引入变量的幂(如平方或立方)来允许预测变量(如体重)...

第一个应用于水文预测应用的具有覆盖保证的算法,时间序列共形预测

将特征与误差关联可以识别具有相似误差分布的状态。HopCPT在现代Hopfield网络中学习这种关联,该网络根据当前状态动态调整其对存储的先前特征的关注。我们使用既定和新颖的数据集进行的实验表明,HopCPT达到了最先进水平:它生成的预测区间比现有保形预测方法更有效,并且即使在时间序列等非可交换场景中也能近似保持覆盖率。H...

计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统

:len(test_predict)])print("预测的相对误差:",acc)print(theloss)plt.figure()plt.plot(list(range(len(theloss))),theloss,color='b',)plt.xlabel('times',fontsize=14)plt.ylabel('lossvaluet',fontsize=14)plt.title('loss---blue',fontsize=10)plt.show()#以折线图表示预测结果...

Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型

有了更长的序列,模型有更多的信息可供处理,能够提取更有意义的时间关系,可能产生更准确的预测(www.e993.com)2024年11月12日。论文使用的补丁大小取决于数据频率,其中低频率数据具有较小的补丁,高频率数据具有较大的补丁大小:年度和季度→补丁大小8月度→补丁大小8,16,32...

汪毅:自上而下全A盈利预测研究

在自上而下全A盈利预测研究体系下，盈利预测的核心是建立宏观经济指标与企业盈利之间的逻辑关系。为此，我们采用多元线性回归的思路，以宏观经济指标为自变量，以全A盈利数据为因变量，构建自上而下全A盈利模型。以2013Q2-2023Q3为数据区间，自变量宏观指标包括名义GDP增速、CPI同比、PPI同比、工业增加值同比、固定资产...

春节错位因素对通胀预测的影响分析及2024年春节通胀情况展望

笔者通过实验发现,在指标数据精度相同的前提下,数据数量级越小,预测误差越小,预测精度越高。因此,选择数量级最小的环比增速指标用于预测,再通过指标之间的数量关系,由环比增速推导得到对同比增速的预测,以获得较好的预测精度。推导公式为:在选定CPI单变量模型的环比增速作为预测指标后,如何选择训练样本的长度,是所有...

【首席推荐】汪毅 简宇涵:自上而下全A盈利预测研究

在自上而下全A盈利预测研究体系下,盈利预测的核心是建立宏观经济指标与企业盈利之间的逻辑关系。为此,我们采用多元线性回归的思路,以宏观经济指标为自变量,以全A盈利数据为因变量,构建自上而下全A盈利模型。以2013Q2-2023Q3为数据区间,自变量宏观指标包括名义GDP增速、CPI同比、PPI同比、工业增加值同比、固定资产投资...

全球与中国荧光免疫分析仪行业调查分析及发展趋势预测报告(2024...

全球与中国荧光免疫分析仪行业调查分析及发展趋势预测报告(2024-2030年),荧光免疫分析仪是一种基于免疫学原理,利用荧光标记技术进行生物分子检测的高精度仪器。近年来,随着生物技术的飞速发展,荧光免疫分析仪在临床诊断、生命科学研究、食品安全检测等领域得到了广泛