Kernel Methods and Hybrid Evolutionary Algorithms in Energy Forecasting
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The development of kernel methods and hybrid evolutionary algorithms (HEAs) to support experts in energy forecasting is of great importance to improving the accuracy of the actions derived from an energy decision maker, and it is crucial that they are theoretically sound. In addition, more accurate or more precise energy demand forecasts are required when decisions are made in a competitive environment. Therefore, this is of special relevance in the Big Data era. These forecasts are usually based on a complex function combination. These models have resulted in over-reliance on the use of informal judgment and higher expense if lacking the ability to catch the data patterns. The novel applications of kernel methods and hybrid evolutionary algorithms can provide more satisfactory parameters in forecasting models.
We aimed to attract researchers with an interest in the research areas described above. Specifically, we were interested in contributions towards the development of HEAs with kernel methods or with other novel methods (e.g., chaotic mapping mechanism, fuzzy theory, and quantum computing mechanism), which, with superior capabilities over the traditional optimization approaches, aim to overcome some embedded drawbacks and then apply these new HEAs to be hybridized with original forecasting models to significantly improve forecasting accuracy.
The development of kernel methods and hybrid evolutionary algorithms (HEAs) to support experts in energy forecasting is of great importance to improving the accuracy of the actions derived from an energy decision maker, and it is crucial that they are theoretically sound. In addition, more accurate or more precise energy demand forecasts are required when decisions are made in a competitive environment. Therefore, this is of special relevance in the Big Data era. These forecasts are usually based on a complex function combination. These models have resulted in over-reliance on the use of informal judgment and higher expense if lacking the ability to catch the data patterns. The novel applications of kernel methods and hybrid evolutionary algorithms can provide more satisfactory parameters in forecasting models.
We aimed to attract researchers with an interest in the research areas described above. Specifically, we were interested in contributions towards the development of HEAs with kernel methods or with other novel methods (e.g., chaotic mapping mechanism, fuzzy theory, and quantum computing mechanism), which, with superior capabilities over the traditional optimization approaches, aim to overcome some embedded drawbacks and then apply these new HEAs to be hybridized with original forecasting models to significantly improve forecasting accuracy.
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Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, hessen, Germany, mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, Germany, zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
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ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
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