Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Modelling Approaches for Forecasting Energy Spot Prices in EPEC market

論文の概要: Hybrid Modelling Approaches for Forecasting Energy Spot Prices in EPEC market

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08400v1
Date: Wed, 14 Oct 2020 12:45:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-07 14:39:06.418629
Title: Hybrid Modelling Approaches for Forecasting Energy Spot Prices in EPEC market
Title（参考訳）: EPEC市場におけるハイブリッドモデルによるエネルギースポット価格予測
Authors: Tahir Miriyev, Alessandro Contu, Kevin Schafers, Ion Gabriel Ion
Abstract要約: EPEC市場におけるエネルギースポット価格予測のためのハイブリッドモデリング手法について検討する。データは2013-2014年の電力価格、2015年のテストデータで提供された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work we considered several hybrid modelling approaches for forecasting energy spot prices in EPEC market. Hybridization is performed through combining a Naive model, Fourier analysis, ARMA and GARCH models, a mean-reversion and jump-diffusion model, and Recurrent Neural Networks (RNN). Training data was given in terms of electricity prices for 2013-2014 years, and test data as a year of 2015.
Abstract（参考訳）: 本研究では,epec市場におけるエネルギースポット価格予測のためのハイブリッドモデリング手法を検討した。ハイブリダイゼーションは、ナイーブモデル、フーリエ解析、armaおよびgarchモデル、平均反転およびジャンプ拡散モデル、およびリカレントニューラルネットワーク(rnn)を組み合わせることによって行われる。訓練データには2013-2014年の電力価格と2015年の試験データが含まれている。

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