QCAE: A quadruple branch CNN autoencoder for real-time electricity price forecasting

Real-time electricity market data is highly volatile and very noisy. The properties of such data make forecasting models difficult to develop, with traditional statistical models in particular affected by the “curse of dimensionality” for such data. However, autoencoders, or neural networks specific...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International journal of electrical power & energy systems Ročník 141; s. 108092
Hlavní autoři:	Yang, Haolin, Schell, Kristen R.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.10.2022
Témata:	Autoencoder Conventional neural network Deep learning Electricity price forecasting Deep learning Electricity price forecasting Autoencoder Conventional neural network
ISSN:	0142-0615, 1879-3517
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!