制定准确的旅游预测模型对于为旅游管理做出理想的政策决策至关重要。早期研究旅游管理专注于发现与旅游需求相关的外部因素。最近的研究利用深度学习随需需求预测以及这些外部因素。它们主要使用递归神经网络模型，例如LSTM和RNN的框架。然而，这些模型不适合用于预测旅游需求。这是因为旅游需求受到各种外部因素变化的强烈影响，递归神经网络模型在处理这些多变量输入方面具有限制。我们提出了一种多主题CNN模型（MHAC），用于解决这些限制。 MHAC使用1D卷积神经网络来分析时间模式和注意机制，以反映输入变量之间的相关性。该模型可以从各种变量的时间序列数据中提取空间特征。我们通过考虑韩国文化的政治，疾病，季节和吸引力等外部因素，应用我们的预测框架来预测韩国的入境旅游变化。广泛实验的性能结果表明，我们的方法优于韩国旅游预测的其他基于深受学习的预测框架。

Wind power forecasting helps with the planning for the power systems by contributing to having a higher level of certainty in decision-making. Due to the randomness inherent to meteorological events (e.g., wind speeds), making highly accurate long-term predictions for wind power can be extremely difficult. One approach to remedy this challenge is to utilize weather information from multiple points across a geographical grid to obtain a holistic view of the wind patterns, along with temporal information from the previous power outputs of the wind farms. Our proposed CNN-RNN architecture combines convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) to extract spatial and temporal information from multi-dimensional input data to make day-ahead predictions. In this regard, our method incorporates an ultra-wide learning view, combining data from multiple numerical weather prediction models, wind farms, and geographical locations. Additionally, we experiment with global forecasting approaches to understand the impact of training the same model over the datasets obtained from multiple different wind farms, and we employ a method where spatial information extracted from convolutional layers is passed to a tree ensemble (e.g., Light Gradient Boosting Machine (LGBM)) instead of fully connected layers. The results show that our proposed CNN-RNN architecture outperforms other models such as LGBM, Extra Tree regressor and linear regression when trained globally, but fails to replicate such performance when trained individually on each farm. We also observe that passing the spatial information from CNN to LGBM improves its performance, providing further evidence of CNN's spatial feature extraction capabilities.

Platelet products are both expensive and have very short shelf lives. As usage rates for platelets are highly variable, the effective management of platelet demand and supply is very important yet challenging. The primary goal of this paper is to present an efficient forecasting model for platelet demand at Canadian Blood Services (CBS). To accomplish this goal, four different demand forecasting methods, ARIMA (Auto Regressive Moving Average), Prophet, lasso regression (least absolute shrinkage and selection operator) and LSTM (Long Short-Term Memory) networks are utilized and evaluated. We use a large clinical dataset for a centralized blood distribution centre for four hospitals in Hamilton, Ontario, spanning from 2010 to 2018 and consisting of daily platelet transfusions along with information such as the product specifications, the recipients' characteristics, and the recipients' laboratory test results. This study is the first to utilize different methods from statistical time series models to data-driven regression and a machine learning technique for platelet transfusion using clinical predictors and with different amounts of data. We find that the multivariate approaches have the highest accuracy in general, however, if sufficient data are available, a simpler time series approach such as ARIMA appears to be sufficient. We also comment on the approach to choose clinical indicators (inputs) for the multivariate models.

信息爆炸的时代促使累积巨大的时间序列数据，包括静止和非静止时间序列数据。最先进的算法在处理静止时间数据方面取得了体面的性能。然而，解决静止​​时间系列的传统算法不适用于外汇交易的非静止系列。本文调查了适用的模型，可以提高预测未来非静止时间序列序列趋势的准确性。特别是，我们专注于识别潜在模型，并调查识别模式从历史数据的影响。我们提出了基于RNN的\ Rebuttal {The} SEQ2Seq模型的组合，以及通过动态时间翘曲和Zigzag峰谷指示器提取的注重机制和富集的集合特征。定制损失函数和评估指标旨在更加关注预测序列的峰值和谷点。我们的研究结果表明，我们的模型可以在外汇数据集中预测高精度的4小时未来趋势，这在逼真的情况下至关重要，以协助外汇交易决策。我们进一步提供了对各种损失函数，评估指标，模型变体和组件对模型性能的影响的评估。

对传染病疾病的准确预测是有效控制该地区流行病的关键。大多数现有方法忽略了区域之间的潜在动态依赖性或区域之间的时间依赖性和相互依存关系的重要性。在本文中，我们提出了一个内部和内部嵌入式融合网络（SEFNET），以改善流行病预测性能。 SEFNET由两个平行模块组成，分别是嵌入模块的系列间嵌入模块。在嵌入模块的串间嵌入模块中，提出了一个多尺度的统一卷积组件，称为“区域感知卷积”，该组件与自我发挥作用，以捕获从多个区域获得的时间序列之间捕获动态依赖性。内部嵌入模块使用长期的短期内存来捕获每个时间序列中的时间关系。随后，我们学习了两个嵌入的影响度，并将它们与参数矩阵融合法融合在一起。为了进一步提高鲁棒性，Sefnet还与非线性神经网络并行整合了传统的自回归组件。在四个现实世界流行有关的数据集上进行的实验表明，SEFNET具有有效性，并且表现优于最先进的基线。

急诊部门（EDS）是葡萄牙国家卫生服务局的基本要素，可作为具有多样化和非常严重医疗问题的用户的切入点。由于ED的固有特征；预测使用服务的患者数量特别具有挑战性。富裕和医疗专业人员人数之间的不匹配可能会导致提供的服务质量下降，并造成对整个医院产生影响的问题，并从其他部门征用医疗保健工作者以及推迟手术。 。 ED人满为患的部分是由非紧急患者驱动的，尽管没有医疗紧急情况，但诉诸于紧急服务，几乎占每日患者总数的一半。本文描述了一种新颖的深度学习体系结构，即时间融合变压器，该结构使用日历和时间序列协变量来预测预测间隔和4周期间的点预测。我们得出的结论是，可以预测葡萄牙健康区域（HRA）（HRA）的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）为84.4102人/天的平均绝对百分比误差（MAPE）。本文显示了支持使用静态和时间序列协变量的多元方法的经验证据，同时超越了文献中常见的其他模型。

在本文中，我们介绍了蒙面的多步多变量预测（MMMF），这是一个新颖而普遍的自我监督学习框架，用于时间序列预测，并提供已知的未来信息。在许多真实世界的预测情况下，已知一些未来的信息，例如，在进行短期到中期的电力需求预测或进行飞机出发预测时的油价预测时，天气信息。现有的机器学习预测框架可以分为（1）基于样本的方法，在此方法中进行每个预测，以及（2）时间序列回归方法，其中未来信息未完全合并。为了克服现有方法的局限性，我们提出了MMMF，这是一个培训能够生成一系列输出的神经网络模型的框架，将过去的时间信息和有关未来的已知信息结合在一起，以做出更好的预测。实验在两个现实世界数据集上进行（1）中期电力需求预测，以及（2）前两个月的飞行偏离预测。他们表明，所提出的MMMF框架的表现不仅优于基于样本的方法，而且具有与完全相同的基本模型的现有时间序列预测模型。此外，一旦通过MMMF进行了神经网络模型，其推理速度与接受传统回归配方训练的相同模型的推理速度相似，从而使MMMF成为现有回归训练的时间序列的更好替代品，如果有一些可用的未来，信息。

通过准确，及时的流量预测，可以预先预测受影响的交通状况，以指导机构和居民适当地应对交通模式的变化。但是，例如，关于交通预测的现有作品主要依赖于仅在1小时以下的短期预测的历史流量模式。为了更好地管理未来的道路能力并适应社会和人类的影响，提出一个灵活而全面的框架以预测公共用户和运输机构的长期交通状况至关重要。在本文中，考虑到社交媒体的功能，弥合了强大的长期交通预测的差距。首先实施了相关研究和线性回归模型，以评估两个时间序列数据，流量强度和Twitter数据强度之间的相关性的重要性。然后将两个时间序列数据提供给我们提出的社会意识框架，即交通扭转变压器，该框架将大自然语言表示形式集成到时间序列记录中以进行长期流量预测。大西雅图地区的实验结果表明，我们提出的模型在所有评估矩阵中都优于基线模型。这个由NLP加入的社会感知框架可以成为交通代理机构的网络交通预测和管理的宝贵实现。

变压器已成为自然语言处理（NLP）字段中的De-Facto标准。他们也在计算机视觉和其他域中获得了势头。变形金刚可以使人工智能（AI）模型能够动态地关注其输入的某些部分，因此更有效地关注某些部分。灵感来自变形金刚的成功，我们采用了这种技术来预测在多个视野中的战略飞行偏离需求。这项工作是为了支持斜切式的移动应用程序，PAIR，将预测的偏离需求显示为通用航空（GA）飞行运营商，因此他们可以更好地了解繁忙时期离开延误潜力的意识。涉及Pacer以前设计的基于规则的预测方法的现场示范表明，离职需求的预测准确性仍然具有改进的空间。本研究致力于提高来自两个关键方面的预测精度：更好的数据源和鲁棒预测算法。我们利用了两个数据来源，航空系统性能指标（ASPM）和系统广播信息管理（游泳）作为我们的输入。然后，我们用时间融合变压器（TFT）接受了预测的预测模型，用于五个不同的机场。案例研究表明，TFT通过大幅度的传统预测方法可以更好地表现优于传统的预测方法，它们可以在各种机场和更好的解释性方面导致更好的预测。

在本文中，我们呈现SSDNet，这是一个新的时间序列预测的深层学习方法。SSDNet将变压器架构与状态空间模型相结合，提供概率和可解释的预测，包括趋势和季节性成分以及前一步对预测很重要。变压器架构用于学习时间模式并直接有效地估计状态空间模型的参数，而无需对卡尔曼滤波器的需要。我们全面评估了SSDNET在五个数据集上的性能，显示SSDNet是一种有效的方法，可在准确性和速度，优于最先进的深度学习和统计方法方面是一种有效的方法，能够提供有意义的趋势和季节性组件。

流量预测在智能运输系统中交通控制和调度任务的实现中起着重要作用。随着数据源的多元化，合理地使用丰富的流量数据来对流量流中复杂的时空依赖性和非线性特征进行建模是智能运输系统的关键挑战。此外，清楚地评估从不同数据中提取的时空特征的重要性成为一个挑战。提出了双层 - 空间时间特征提取和评估（DL -STFEE）模型。 DL-STFEE的下层是时空特征提取层。流量数据中的空间和时间特征是通过多画图卷积和注意机制提取的，并生成了空间和时间特征的不同组合。 DL-STFEE的上层是时空特征评估层。通过高维自我注意力发项机制产生的注意力评分矩阵，空间特征组合被融合和评估，以便获得不同组合对预测效应的影响。在实际的流量数据集上进行了三组实验，以表明DL-STFEE可以有效地捕获时空特征并评估不同时空特征组合的重要性。

作为自然现象的地震，历史上不断造成伤害和人类生活的损失。地震预测是任何社会计划的重要方面，可以增加公共准备，并在很大程度上减少损坏。然而，由于地震的随机特征以及实现了地震预测的有效和可靠模型的挑战，迄今为止努力一直不足，需要新的方法来解决这个问题。本文意识到​​这些问题，提出了一种基于注意机制（AM），卷积神经网络（CNN）和双向长短期存储器（BILSTM）模型的新型预测方法，其可以预测数量和最大幅度中国大陆各地区的地震为基于该地区的地震目录。该模型利用LSTM和CNN具有注意机制，以更好地关注有效的地震特性并产生更准确的预测。首先，将零阶保持技术应用于地震数据上的预处理，使得模型的输入数据更适当。其次，为了有效地使用空间信息并减少输入数据的维度，CNN用于捕获地震数据之间的空间依赖性。第三，使用Bi-LSTM层来捕获时间依赖性。第四，引入了AM层以突出其重要的特征来实现更好的预测性能。结果表明，该方法具有比其他预测方法更好的性能和概括能力。

良好的研究努力致力于利用股票预测中的深度神经网络。虽然远程依赖性和混沌属性仍然是在预测未来价格趋势之前降低最先进的深度学习模型的表现。在这项研究中，我们提出了一个新的框架来解决这两个问题。具体地，在将时间序列转换为复杂网络方面，我们将市场价格系列转换为图形。然后，从映射的图表中提取参考时间点和节点权重之间的关联的结构信息以解决关于远程依赖性和混沌属性的问题。我们采取图形嵌入式以表示时间点之间的关联作为预测模型输入。节点重量被用作先验知识，以增强时间关注的学习。我们拟议的框架的有效性通过现实世界股票数据验证，我们的方法在几个最先进的基准中获得了最佳性能。此外，在进行的交易模拟中，我们的框架进一步获得了最高的累积利润。我们的结果补充了复杂网络方法在金融领域的现有应用，并为金融市场中决策支持的投资应用提供了富有识别的影响。

可持续性需要提高能源效率，而最小的废物则需要提高能源效率。因此，未来的电力系统应提供高水平的灵活性IIN控制能源消耗。对于能源行业的决策者和专业人员而言，对未来能源需求/负载的精确预测非常重要。预测能源负载对能源提供者和客户变得更有优势，使他们能够建立有效的生产策略以满足需求。这项研究介绍了两个混合级联模型，以预测不同分辨率中的多步户家庭功耗。第一个模型将固定小波变换（SWT）集成为有效的信号预处理技术，卷积神经网络和长期短期记忆（LSTM）。第二种混合模型将SWT与名为Transformer的基于自我注意的神经网络结构相结合。使用时频分析方法（例如多步预测问题中的SWT）的主要限制是，它们需要顺序信号，在多步骤预测应用程序中有问题的信号重建问题。级联模型可以通过使用回收输出有效地解决此问题。实验结果表明，与现有的多步电消耗预测方法相比，提出的混合模型实现了出色的预测性能。结果将为更准确和可靠的家庭用电量预测铺平道路。

在线广告收入占发布者的收入流越来越多的份额，特别是对于依赖谷歌和Facebook等技术公司广告网络的中小型出版商而言。因此，出版商可能会从准确的在线广告收入预测中获益，以更好地管理其网站货币化战略。但是，只能获得自己的收入数据的出版商缺乏出版商广告总市场的整体视图，这反过来限制了他们在他们未来的在线广告收入中产生见解的能力。为了解决这一业务问题，我们利用了一个专有的数据库，包括来自各种各样的地区的大量出版商的Google Adsense收入。我们采用时间融合变压器（TFT）模型，这是一种新的基于关注的架构，以预测出版商的广告收入。我们利用多个协变量，不仅包括出版商自己的特征，还包括其他出版商的广告收入。我们的预测结果优于多个时间范围的几个基准深度学习时间系列预测模型。此外，我们通过分析可变重要性重量来识别显着的特征和自我注意重量来解释结果，以揭示持久的时间模式。

With the evolution of power systems as it is becoming more intelligent and interactive system while increasing in flexibility with a larger penetration of renewable energy sources, demand prediction on a short-term resolution will inevitably become more and more crucial in designing and managing the future grid, especially when it comes to an individual household level. Projecting the demand for electricity for a single energy user, as opposed to the aggregated power consumption of residential load on a wide scale, is difficult because of a considerable number of volatile and uncertain factors. This paper proposes a customized GRU (Gated Recurrent Unit) and Long Short-Term Memory (LSTM) architecture to address this challenging problem. LSTM and GRU are comparatively newer and among the most well-adopted deep learning approaches. The electricity consumption datasets were obtained from individual household smart meters. The comparison shows that the LSTM model performs better for home-level forecasting than alternative prediction techniques-GRU in this case. To compare the NN-based models with contrast to the conventional statistical technique-based model, ARIMA based model was also developed and benchmarked with LSTM and GRU model outcomes in this study to show the performance of the proposed model on the collected time series data.

预测抗流动过程中感染的数量对政府制定抗流动策略极为有益，尤其是在细粒度的地理单位中。以前的工作着重于低空间分辨率预测，例如县级和预处理数据到同一地理水平，这将失去一些有用的信息。在本文中，我们提出了一个基于两个地理水平的数据，用于社区级别的COVID-19预测，该模型（FGC-COVID）基于数据。我们使用比社区更细粒度的地理水平（CBG）之间的人口流动数据来构建图形，并使用图形神经网络（GNN）构建图形并捕获CBG之间的依赖关系。为了预测，为了预测更细粒度的模式，引入了空间加权聚合模块，以将CBG的嵌入基于其地理隶属关系和空间自相关，将CBG的嵌入到社区水平上。在300天LA COVID-19数据中进行的大量实验表明，我们的模型的表现优于社区级Covid-19预测的现有预测模型。

In this paper, we propose a new short-term load forecasting (STLF) model based on contextually enhanced hybrid and hierarchical architecture combining exponential smoothing (ES) and a recurrent neural network (RNN). The model is composed of two simultaneously trained tracks: the context track and the main track. The context track introduces additional information to the main track. It is extracted from representative series and dynamically modulated to adjust to the individual series forecasted by the main track. The RNN architecture consists of multiple recurrent layers stacked with hierarchical dilations and equipped with recently proposed attentive dilated recurrent cells. These cells enable the model to capture short-term, long-term and seasonal dependencies across time series as well as to weight dynamically the input information. The model produces both point forecasts and predictive intervals. The experimental part of the work performed on 35 forecasting problems shows that the proposed model outperforms in terms of accuracy its predecessor as well as standard statistical models and state-of-the-art machine learning models.

As ride-hailing services become increasingly popular, being able to accurately predict demand for such services can help operators efficiently allocate drivers to customers, and reduce idle time, improve congestion, and enhance the passenger experience. This paper proposes UberNet, a deep learning Convolutional Neural Network for short-term prediction of demand for ride-hailing services. UberNet empploys a multivariate framework that utilises a number of temporal and spatial features that have been found in the literature to explain demand for ride-hailing services. The proposed model includes two sub-networks that aim to encode the source series of various features and decode the predicting series, respectively. To assess the performance and effectiveness of UberNet, we use 9 months of Uber pickup data in 2014 and 28 spatial and temporal features from New York City. By comparing the performance of UberNet with several other approaches, we show that the prediction quality of the model is highly competitive. Further, Ubernet's prediction performance is better when using economic, social and built environment features. This suggests that Ubernet is more naturally suited to including complex motivators in making real-time passenger demand predictions for ride-hailing services.

冠状病毒疾病或Covid-19是由SARS-COV-2病毒引起的一种传染病。该病毒引起的第一个确认病例是在2019年12月底在中国武汉市发现的。然后，此案遍布全球，包括印度尼西亚。因此，联合19案被WHO指定为全球大流行。可以使用多种方法（例如深神经网络（DNN））预测COVID-19病例的增长，尤其是在印度尼西亚。可以使用的DNN模型之一是可以预测时间序列的深变压器。该模型经过多种测试方案的培训，以获取最佳模型。评估是找到最佳的超参数。然后，使用预测天数，优化器，功能数量以及与长期短期记忆（LSTM）（LSTM）和复发性神经网络（RNN）的先前模型进行比较的最佳超参数设置进行了进一步的评估。 。所有评估均使用平均绝对百分比误差（MAPE）的度量。基于评估的结果，深层变压器在使用前层归一化时会产生最佳的结果，并预测有一天的MAPE值为18.83。此外，接受Adamax优化器训练的模型在其他测试优化器中获得了最佳性能。 Deep Transformer的性能还超过了其他测试模型，即LSTM和RNN。