Zobrazeno 1 - 10
of 155
pro vyhledávání: '"Hierarchical time series"'
Publikováno v:
Stats, Vol 7, Iss 3, Pp 647-670 (2024)
This study compares reconciliation techniques and base forecast methods to forecast a hierarchical time series of the number of fire spots in Brazil between 2011 and 2022. A three-level hierarchical time series was considered, comprising fire spots i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/55f96d8b0235425f96a72dd842714548
Autor:
Sakai Ando, Futoshi Narita
Publikováno v:
Forecasting, Vol 6, Iss 2, Pp 456-461 (2024)
Minimum trace reconciliation, developed by Wickramasuriya et al., 2019, is an innovation in the literature on forecast reconciliation. The proof, however, has a gap, and the idea is not easy to extend to more general situations. This paper fills the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1c26aca67bdf4d03bb0b15e12c76a6bb
Publikováno v:
Energies, Vol 17, Iss 13, p 3077 (2024)
Local natural gas distribution companies (LDCs) require accurate demand forecasts across various time periods, geographic regions, and customer class hierarchies. Achieving coherent forecasts across these hierarchies is challenging but crucial for op
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/927a2e18573040ccafe460cac78d3edd
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Engineering Proceedings, Vol 39, Iss 1, p 31 (2023)
We propose a novel approach to cluster hierarchical time series (HTS) for efficient forecasting and data analysis. Inspired by a practically important but unstudied problem, we found that leveraging local information when clustering HTS leads to a be
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2ce851cfe6854a6aa72a4fc1965bf80b