该教程主要关注以机器学习为基础的预测性监测,介绍了一种有效的方法来检测系统在当前状态下对给定要求的潜在违规情况,并提出使用深度学习和符合预测方法来解决计算效率和可靠性的挑战。
本文介绍了一种多阶段综合的机器学习方法,将信息系统和人工智能相结合,以增强操作研究领域内的决策过程的效力。该方法解决了现有赢家斗地主的解决方案的限制,包括忽略关键生产参数的数据驱动估计、仅生成点预测而不考虑模型不确定性以及缺乏关于不确定性来源的解释。通过实际案例研究,证明了该方法的实际适用性,并强调了规范分析在完善决策程序方面的潜力。