A gradient boosting approach to the Kaggle load forecasting competition

We describe and analyse the approach used by Team TinTin (Souhaib Ben Taieb and Rob J Hyndman) in the Load Forecasting track of the Kaggle Global Energy Forecasting Competition 2012. The competition involved a hierarchical load forecasting problem for a US utility with 20 geographical zones. The data available consisted of the hourly loads for the 20 zones and hourly temperatures from 11 weather stations, for four and a half years. For each zone, the hourly electricity loads for nine different weeks needed to be predicted without having the locations of either the zones or stations. We used separate models for each hourly period, with component-wise gradient boosting for estimating each model using univariate penalised regression splines as base learners. The models allow for the electricity demand changing with the time-of-year, day-of-week, time-of-day, and on public holidays, with the main predictors being current and past temperatures, and past demand. Team TinTin ranked fifth out of 105 participating teams.     

物流管理信息化的两轮助推器

企业核心竞争力的塑造和维待必须以高效的物流为前提。企业逐渐认识到在以4P为核心转向以4C、4R为核心的网络经济条件的市场竞争机制下，物流在提高企业效率、降低成本、提高效益、加强竞争力等方面及在产品开发、采购、分销等各业务流程中部发挥着至关重要的作用，高效的物流运作离不开物流管理信息化的支持。企业管理的信息化为物流管理信息化引路，物流管理信息系统的构筑是物流管理信息化实施的保障。     

Proportional Odds Models with High‐Dimensional Data Structure

The proportional odds model is the most widely used model when the response has ordered categories. In the case of high‐dimensional predictor structure, the common maximum likelihood approach typically fails when all predictors are included. A boosting technique pomBoost is proposed to fit the model by implicitly selecting the influential predictors. The approach distinguishes between metric and categorical predictors. In the case of categorical predictors, where each predictor relates to a set of parameters, the objective is to select simultaneously all the associated parameters. In addition, the approach distinguishes between nominal and ordinal predictors. In the case of ordinal predictors, the proposed technique uses the ordering of the ordinal predictors by penalizing the difference between the parameters of adjacent categories. The technique has also a provision to consider some mandatory predictors (if any) that must be part of the final sparse model. The performance of the proposed boosting algorithm is evaluated in a simulation study and applications with respect to mean squared error and prediction error. Hit rates and false alarm rates are used to judge the performance of pomBoost for selection of the relevant predictors.     

江泽民人才思想初探

江泽民同志指出,人才是科技进步和经济社会发展最重要的资源,国家科技和经济的大发展必须靠知识,靠人才。本文从江泽民人才思想的发展、人才在实施科教兴国战略中的地位和作用、新形势下培养人才的标准以及人才的选拔和使用等方面对江泽民人才思想的核心内容进行重点解读,以期为新世纪社会主义人才队伍建设和管理工作提供一定的理论参考。     

旋转机械振动信号分析

综述了现代信号分析处理理论、方法如时域分析(包括时域参数识别、相关分析以及统计分析等)、频域分析(包括傅立叶变换、功率谱分解等),并结合转子实验台实测的振动数据,研究了它们在旋转机械振动信号分析处理中的应用,给出了具体的应用实例。     

提升中国制造业企业能力的路径研究

如何获取和保持持久竞争优势是企业面临的实际问题?能力是推动企业发展的重要支撑物,而中国制造企业正因低能力梯度而陷入发展的困境。分析指出,只有合理有效地发展企业能力才能进一步推进企业发展,并基于企业能力发展过程的分析探讨了能力发展的实现路径。     

α-乙酰乳酸脱羧酶的科技兴贸

α-乙酰乳酸脱羧酶使用在啤酒制造中能加快啤酒成熟,提高啤酒产量和质量。南宁邦尔克生物技术有限责任公司是我国目前生产酶制剂的主要企业,通过提高产品技术含量,增加竞争力,并以文化增强交流,以培训推动贸易增长,同时加入当地啤酒协会并参与活动,扩大合作领域,、实施典型示范、以点带面推广的创新营销模式。该公司与越南加强科学技术合作,推动产品出口贸易增长,获得了成功而宝贵的科技兴贸经验。     

高校内部控制制度建设探究

伴随我国高校的快速发展,高校内部控制制度暴露出认识不到位、体系不完善、监督机制缺乏、内部控制制度建设不均衡等问题。要想完善高校内部控制制度,必须要建立内部监控制度的评价机制,要完善内部控制管理机构,要大力加强内部控制信息公开制度,积极构建内部控制流程管理,从而强化高校内部控制风险意识,推进现代大学制度建设,助推高校健康发展。     

建筑供应链风险评价研究

供应链管理作为一种新的建筑管理理念与方法．在提高建筑业企业核心竞争力和增加利润的同时。也会带来一定的风险．如何分析和评价这些风险已成为供应链上核心企业所面临的重要问题。简述了EPC模式下的建筑供应链基本理论．在对EPC建筑供应链进行风险分析的基础上．设计了EPC模式下的建筑供应链风险评价指标体系．构建了基于支持向量机的建筑供应链风险评价模型并进行应用研究。     

张力控制系统在变频造纸设备中的应用研究

张力控制在变频造纸设备中的应用是造纸业的控制难题。本文构建了变频造纸设备张力控制系统模型,通过张力检测装置采集张力值,经PLC接收和判定,最终组成了直接张力控制系统,有效地保证了张力的恒定。同时采用Simulink工具箱,模拟和分析了Matlab软件环境下张力控制系统的仿真运行,最终证实了张力控制系统在变频造纸设备应用中的可行性,为张力控制系统的后续研究与发展指明了方向。