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Hybrid Intelligent Technologies in Energy Demand Forecasting

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Éditeur :

Springer


Paru le : 2020-01-01

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Description

This book is written for researchers and postgraduates who are interested in developing high-accurate energy demand forecasting models that outperform traditional models by hybridizing intelligent technologies. 
It covers meta-heuristic algorithms, chaotic mapping mechanism, quantum computing mechanism, recurrent mechanisms, phase space reconstruction, and recurrence plot theory. 

The book clearly illustrates how these intelligent technologies could be hybridized with those traditional forecasting models. This book provides many figures to deonstrate how these hybrid intelligent technologies are being applied to exceed the limitations of existing models.
Pages
179 pages
Collection
n.c
Parution
2020-01-01
Marque
Springer
EAN papier
9783030365288
EAN PDF
9783030365295
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
8980 Ko
Prix
94,94 €
EAN EPUB
9783030365295
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
20316 Ko
Prix
94,94 €

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