A Novel Hybrid Algorithm to Forecast Functional Time Series Based on Pattern Sequence Similarity with Application to Electricity Demand - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Energies Année : 2019

A Novel Hybrid Algorithm to Forecast Functional Time Series Based on Pattern Sequence Similarity with Application to Electricity Demand

Domaines

Statistiques [math.ST]

Julien Jacques  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-02051183

Soumis le : mercredi 27 février 2019-15:46:13

Dernière modification le : lundi 22 avril 2024-10:08:10

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02051183 , version 1 (27-02-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02051183 , version 1

Citer

Francisco Martínez-Álvarez, Amandine Schmutz, Gualberto Asencio-Cortés, Julien Jacques. A Novel Hybrid Algorithm to Forecast Functional Time Series Based on Pattern Sequence Similarity with Application to Electricity Demand. Energies, 2019, 12 (1), pp.94. ⟨hal-02051183⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-LYON1 UNIV-LYON2 ERIC UDL
30 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More