基于模糊理论的城市用水量预测方法研究，刘洪波，邓特刚，用水量预测在城市供水管理中起着极其重要的作用，专家学者也对用水量预测方法进行了大量研究。预测方法的易操作性、结果的高准确

需求预测在农业、电力、旅游、零售和制造企业等许多行业都具有重要意义，它在每个企业的决策中都起着至关重要的作用。 本文以机器学习为重点，调查了需求预测的各种最新方法。 机器学习技术分为三类，即时间序列分析、基于回归的方法和监督/无监督模型。 讨论了各种机器学习技术的优缺点，并比较了它们的性能指标。 对比掩盖了LSTM有一个显着的结果，但它的计算时间比任何其他方法都要高。 未来研究的另一个领域包括基于回归的方法、混合模型和集成模型。 本研究为读者提供了机器学习领域需求预测的概念。

matlab最简单的代码BLP需求（已弃用） Jeff Gortmakers的pyblp软件包正在完成所有当前的开发。 看 （） 由克里斯·康隆（） 现在仅建议将其用于教学目的-请使用pyBLP 该软件包包含嵌套定点（NFP）方法的最新实现，该方法使用Berry Levinsohn和Pakes（1995）（BLP）的方法来估计需求。 主要功能是： 单个用户可配置文件允许非对角线随机系数，非正态随机系数等。 并行解决市场份额（逐个市场） 使用牛顿法解决市场份额的选择 使用Reynaerts的修正定点迭代法解决市场份额的选项，Varadhan，纳什（2012）。 这非常快！ （默认） 计算第二阶段加权矩阵和标准误差（需要更好的错误检查！） 可以使用knitromatlab或fmincon（强烈建议使用knitromatlab） 针对Matlab R2015a进行了优化 包装说明 该软件包包含以下文件 extract_params.m： 这是一个用户可配置文件，必须对其进行编辑，并确定传递给优化例程的正确规范。 在这里，您可以指定实用程序的随机组成部分和相应的派生类。 设置该文件的两个例子：

经济图套餐 用ggplot2制作的微观经济学/宏观经济学图 该软件包允许使用简单的功能在R中创建微观经济学或宏观经济学图表。这个软件包的灵感来自Andrew Heiss的 。 该软件包正在大力发展中。工作正在进行中。您可以通过提交问题或贡献提交拉取请求来提出建议。 去做 完成文件 价格控制（在sdcurve功能中） 允许绘图自定义功能 添加预算约束图 修复linecol参数 税收图 阴暗的生产者和消费者剩余 添加Edgeworth框 一般均衡（由伊利亚建议） 前景理论价值函数（@brshallo建议） 新古典主义的劳动力供给（由@ hilton1建议） 指数 安装 的GitHub # Install the development version from GitHub: # install.packages("devtools") devtools :: install_github(

需求预测是每个不断增长的在线业务的重要组成部分。如果没有适当的需求预测流程，几乎不可能在任何给定时间拥有适量的库存。食品配送服务必须处理大量易腐的原材料，这使得这样的公司能够准确预测每日和每周的需求变得更加重要。 这是提出这个数据集的理由 :victory_hand:！ Food demand.csv

电力需求分析 在时间序列数据集上分析房屋的电力需求。 还使用基于电力需求的 K-Means 聚类创建了电器检测系统。

Demand Forecast 行业现状分析与介绍

使用按需路由协议和数据包注入的 Ad-hoc 网络模拟。 该模拟提供数据包传递率 (PDR)、总消耗能量和节点消耗能量以及延迟。

随着货物运输系统中能耗的Swift增加，应认真考虑能源和环境问题。 通过调整货运量，向更加节能，合理的方向发展货运结构，以达到降低能耗的目的。 考虑到货运调整系统本身的特点，本文介绍了一种基于多主体的模型，该模型是根据需求响应从政府主体，运输公司主体和货物所有者主体分别构建的。 通过Netlogo进行的实验证明，货运在调节货物运输系统的能耗方面发挥了积极作用，并提出了节能建议和政策。

基于长短记忆的智能电网需求预测_Demand Forecasting in Smart Grid Using Long Short-Term Memory.pdf