Kernel Methods and Hybrid Evolutionary Algorithms in Energy Forecasting

Sprache: Englisch

Verlag: Mdpi AG Okt 2018, 2018

3038972924 / 9783038972921

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Neuware - 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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783038972921

Titel
Kernel Methods and Hybrid Evolutionary Algorithms in Energy Forecasting
Verlag
Mdpi AG Okt 2018
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3038972924
ISBN-13
9783038972921
Artikelgewicht
408 Gramm
Abmessungen
244x170x13 mm

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