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。

The outburst of COVID-19 in late 2019 was the start of a health crisis that shook the world and took millions of lives in the ensuing years. Many governments and health officials failed to arrest the rapid circulation of infection in their communities. The long incubation period and the large proportion of asymptomatic cases made COVID-19 particularly elusive to track. However, wastewater monitoring soon became a promising data source in addition to conventional indicators such as confirmed daily cases, hospitalizations, and deaths. Despite the consensus on the effectiveness of wastewater viral load data, there is a lack of methodological approaches that leverage viral load to improve COVID-19 forecasting. This paper proposes using deep learning to automatically discover the relationship between daily confirmed cases and viral load data. We trained one Deep Temporal Convolutional Networks (DeepTCN) and one Temporal Fusion Transformer (TFT) model to build a global forecasting model. We supplement the daily confirmed cases with viral loads and other socio-economic factors as covariates to the models. Our results suggest that TFT outperforms DeepTCN and learns a better association between viral load and daily cases. We demonstrated that equipping the models with the viral load improves their forecasting performance significantly. Moreover, viral load is shown to be the second most predictive input, following the containment and health index. Our results reveal the feasibility of training a location-agnostic deep-learning model to capture the dynamics of infection diffusion when wastewater viral load data is provided.

随着Covid-19影响每个国家的全球和改变日常生活，预测疾病的传播的能力比任何先前的流行病更重要。常规的疾病 - 展开建模方法，隔间模型，基于对病毒的扩散的时空均匀性的假设，这可能导致预测到欠低，特别是在高空间分辨率下。本文采用替代技术 - 时空机器学习方法。我们提出了Covid-LSTM，一种基于长期短期内存深度学习架构的数据驱动模型，用于预测Covid-19在美国县级的发病率。我们使用每周数量的新阳性案例作为时间输入，以及来自Facebook运动和连通数据集的手工工程空间特征，以捕捉时间和空间的疾病的传播。 Covid-LSTM在我们的17周的评估期间优于Covid-19预测集线器集合模型（CovidHub-Ensemble），使其首先比一个或多个预测期更准确的模型。在4周的预测地平线上，我们的型号平均每县平均50例比CovidHub-Ensemble更准确。我们强调，在Covid-19之前，在Covid-19之前的数据驱动预测的未充分利用疾病传播的预测可能是由于以前疾病缺乏足够的数据，除了最近的时尚预测方法的机器学习方法的进步。我们讨论了更广泛的数据驱动预测的障碍，以及将来将使用更多的基于学习的模型。

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。

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.

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。

Dengue fever is a virulent disease spreading over 100 tropical and subtropical countries in Africa, the Americas, and Asia. This arboviral disease affects around 400 million people globally, severely distressing the healthcare systems. The unavailability of a specific drug and ready-to-use vaccine makes the situation worse. Hence, policymakers must rely on early warning systems to control intervention-related decisions. Forecasts routinely provide critical information for dangerous epidemic events. However, the available forecasting models (e.g., weather-driven mechanistic, statistical time series, and machine learning models) lack a clear understanding of different components to improve prediction accuracy and often provide unstable and unreliable forecasts. This study proposes an ensemble wavelet neural network with exogenous factor(s) (XEWNet) model that can produce reliable estimates for dengue outbreak prediction for three geographical regions, namely San Juan, Iquitos, and Ahmedabad. The proposed XEWNet model is flexible and can easily incorporate exogenous climate variable(s) confirmed by statistical causality tests in its scalable framework. The proposed model is an integrated approach that uses wavelet transformation into an ensemble neural network framework that helps in generating more reliable long-term forecasts. The proposed XEWNet allows complex non-linear relationships between the dengue incidence cases and rainfall; however, mathematically interpretable, fast in execution, and easily comprehensible. The proposal's competitiveness is measured using computational experiments based on various statistical metrics and several statistical comparison tests. In comparison with statistical, machine learning, and deep learning methods, our proposed XEWNet performs better in 75% of the cases for short-term and long-term forecasting of dengue incidence.

已经显示混合方法以在预测任务中以纯粹的统计和纯粹的深度学习方法优于预测，并定量与这些预测（预测间隔）的相关不确定性。一个示例是指数平滑复发性神经网络（ES-RNN），统计预测模型和经常性神经网络变体之间的混合。 ES-RNN在Makridakis-4预测竞争中实现了9.4 \％的绝对错误。这种改进和类似的混合模型的表现主要是仅在单变量数据集上展示。将混合预测方法应用于多变量数据的困难包括（$ i $）的高参数调整所涉及的高计算成本，用于与数据中固有的自动关联相关的模型（II $）挑战，以及（ $ iii $）在可能难以捕获的协变量之间的复杂依赖（交叉相关）。本文介绍了多变量指数平滑的长短短期记忆（MES-LSTM），对ES-RNN的广义多元扩展，克服了这些挑战。 MES-LSTM利用了矢量化实现。我们在2019年（Covid-19）发病率数据集的几种聚集冠状病毒病中测试MES-LSTM，并发现我们的混合方法在预测准确性和预测间隔建设下对纯统计和深度学习方法进行了一致的，显着改善。

基于预测方法的深度学习已成为时间序列预测或预测的许多应用中的首选方法，通常通常优于其他方法。因此，在过去的几年中，这些方法现在在大规模的工业预测应用中无处不在，并且一直在预测竞赛（例如M4和M5）中排名最佳。这种实践上的成功进一步提高了学术兴趣，以理解和改善深厚的预测方法。在本文中，我们提供了该领域的介绍和概述：我们为深入预测的重要构建块提出了一定深度的深入预测；随后，我们使用这些构建块，调查了最近的深度预测文献的广度。

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。

在这项工作中，我们提出了使用量子缩放（MQ-DRN-S）的分位数回归和扩张的经常性神经网络，并将其应用于库存管理任务。该模型在统计基准（具有外源性变量，QAR-X）的统计基准（分位式自回归模型，QAR-X）而言，该模型更好地表现出更好的性能，而不是在没有时间缩放的MQ-DRNN的情况下更好。以上一系列10,000次销售的elllobo销售超过53周的地平线，每周使用滚动窗口为7天。

预测可帮助企业分配资源并实现目标。在LinkedIn，产品所有者使用预测来设定业务目标，跟踪前景和监视健康。工程师使用预测有效地提供硬件。开发一种预测解决方案来满足这些需求，需要对各种时间序列进行准确，可解释的预测，并以次数至季度的频率。我们提出了Greykite，这是一个用于预测的开源Python库，已在LinkedIn上部署了二十多种用例。它的旗舰算法Silverkite提供了可解释的，快速且高度灵活的单变量预测，可捕获诸如时期增长和季节性，自相关，假期和回归剂等效果。该库通过促进数据探索，模型配置，执行和解释来实现自我服务的准确性和信任。我们的基准结果显示了来自各个域的数据集的现成速度和准确性。在过去的两年中，金融，工程和产品团队的资源计划和分配，目标设置和进度跟踪，异常检测和根本原因分析的资源团队一直信任灰金矿的预测。我们希望灰金矿对具有类似应用的预测从业者有用，这些应用需要准确，可解释的预测，这些预测捕获了与人类活动相关的时间序列共有的复杂动力学。

电力行业正在大力实施智能网格技术，以提高可靠性，可用性，安全性和效率。该实施需要技术进步，标准和法规的发展以及测试和计划。智能电网载荷预测和管理对于降低需求波动和改善连接发电机，分销商和零售商的市场机制至关重要。在政策实施或外部干预措施中，有必要分析其对电力需求的影响的不确定性，以使系统对需求的波动更加准确。本文分析了外部干预的不确定性对电力需求的影响。它实现了一种结合概率和全局预测模型的框架，使用深度学习方法来估计干预措施的因果影响分布。通过预测受影响实例的反事实分布结果，然后将其与实际结果进行对比来评估因果效应。我们将COVID-19锁定对能源使用的影响视为评估这种干预对电力需求分布的不均匀影响的案例研究。我们可以证明，在澳大利亚和某些欧洲国家的最初封锁期间，槽通常比峰值更大的下降，而平均值几乎不受影响。

概率时间序列预测在许多应用领域至关重要，例如零售，电子商务，金融或生物学。随着大量数据的增加，已经提出了许多神经架构为此问题。特别是，基于变压器的方法实现了现实世界基准的最先进的性能。然而，这些方法需要了解大量参数，这对培训此类模型的计算资源施加了高的内存要求。为了解决这个问题，我们介绍了一种新颖的双向时间卷积网络（Bitcn），该网络（Bitcn）需要比公共变换器的方法更少的参数较少的阶数。我们的模型结合了两个时间卷积网络（TCN）：第一个网络编码了时间序列的未来协变量，而第二网络编码过往观察和协变量。我们通过这两个网络联合估计输出分布的参数。四个现实世界数据集的实验表明，我们的方法与四个最先进的概率预测方法进行了表演，包括基于变压器的方法和Wavenet，在两点指标（Smape，NRMSE）以及A上大多数情况下的范围指标（定量损失百分位数）集。其次，我们证明我们的方法比基于变压器的方法所需的参数明显更少，这意味着模型可以培训更快，内存要求显着降低，因此降低了部署这些模型的基础架构成本。

在智能电网和负载平衡的背景下，每日峰值负荷预测已成为能源行业利益相关者的关键活动。对峰值幅度和时序的理解对于实现峰值剃须等智能电网策略至关重要。本文提出的建模方法利用了高分辨率和低分辨率信息来预测每日峰值需求规模和时序。由此产生的多分辨率建模框架可以适应不同的模型类。本文的主要贡献是一般性和正式介绍多分辨率建模方法，b）关于通过广义添加剂模型和神经网络和C）实验结果的不同决议的建模方法的讨论英国电力市场。结果证实，建议的建模方法的预测性能与低分辨率和高分辨率替代品具有竞争力。

对极端事件的风险评估需要准确估算超出历史观察范围的高分位数。当风险取决于观察到的预测因子的值时，回归技术用于在预测器空间中插值。我们提出的EQRN模型将来自神经网络和极值理论的工具结合到能够在存在复杂预测依赖性的情况下外推的方法中。神经网络自然可以在数据中融合其他结构。我们开发了EQRN的经常性版本，该版本能够在时间序列中捕获复杂的顺序依赖性。我们将这种方法应用于瑞士AARE集水区中洪水风险的预测。它利用从时空和时间上的多个协变量中利用信息，以提供对回报水平和超出概率的一日预测。该输出从传统的极值分析中补充了静态返回水平，并且预测能够适应不断变化的气候中经历的分配变化。我们的模型可以帮助当局更有效地管理洪水，并通过预警系统最大程度地减少其灾难性影响。

在这项工作中，我们评估了人口模型和机器学习模型的合奏，以预测COVID-19大流行的不久的将来的演变，并在西班牙有特殊的用例。我们仅依靠开放和公共数据集，将发生率，疫苗接种，人类流动性和天气数据融合来喂养我们的机器学习模型（随机森林，梯度增强，K-Nearest邻居和内核岭回归）。我们使用发病率数据来调整经典人群模型（Gompertz，Logistic，Richards，Bertalanffy），以便能够更好地捕获数据的趋势。然后，我们整合了这两个模型家族，以获得更强大，更准确的预测。此外，我们已经观察到，当我们添加新功能（疫苗，移动性，气候条件）时，使用机器学习模型获得的预测有所改善，使用Shapley添加说明值分析了每个功能的重要性。就像在任何其他建模工作中一样，数据和预测质量都有多个局限性，因此必须从关键的角度看待它们，如我们在文本中所讨论的那样。我们的工作得出的结论是，这些模型的合奏使用可以改善单个预测（仅使用机器学习模型或仅使用人口模型），并且在由于缺乏相关数据而无法使用隔室模型的情况下，可以谨慎地应用。

近期不同尺度电力消耗的丰富数据开辟了新的挑战，并强调了新技术的需求，以利用更精细的尺度提供的信息，以便改善更广泛的尺度预测。在这项工作中，我们利用该分层预测问题与多尺度传输学习之间的相似性。我们分别开发了两种分层转移学习方法，分别基于广义添加剂模型和随机林的堆叠，以及专家聚合的使用。我们将这些方法应用于在第一种情况下使用智能仪表数据，以及第二种情况下的区域数据的智能仪表数据将这些方法应用于两种电力负荷预测。对于这两个useCases，我们将我们的方法的表现与基准算法的表演进行比较，我们使用可变重要性分析调查其行为。我们的结果表明了两种方法的兴趣，这导致预测的重大改善。

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。

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.