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Springer

Das Buch "Hybrid Intelligent Technologies in Energy Demand Forecasting" richtet sich an Forschende und Postgraduierte, die an der Entwicklung hochgenauer Modelle zur Vorhersage des Energiebedarfs interessiert sind. Es zielt darauf ab, traditionelle Modelle durch die Hybridisierung intelligenter Technologien zu übertreffen. In diesem Fachbuch werden verschiedene fortschrittliche Konzepte behandelt, darunter meta-heuristische Algorithmen, chaotische Abbildungsmechanismen, Quantencomputing-Mechanismen sowie rekursive Mechanismen. Zudem wird die Theorie der Phasenraumrekonstruktion und der Rekurrenzdiagramme erläutert. Das Buch bietet zahlreiche Abbildungen, die veranschaulichen, wie diese intelligenten Technologien mit traditionellen Vorhersagemodellen kombiniert werden können, um deren Einschränkungen zu überwinden.

Produktbild Hybrid Intelligent Technologies in Energy Demand Forecasting (Niederländisch, Wei-Chiang Hong, 2021)

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