Coupling the Empirical Wavelet and the Neural Network Methods in Order to Forecast Electricity Price
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to evaluate the forecast capability of electricity markets, categorized by numerous major characteristics such as non-stationarity, nonlinearity, highest volatility, high frequency, mean reversion and multiple seasonality, which give multifarious forecasts. To improve it, this investigation proposes a new hybrid approach that links a dual long-memory process (Gegenbauer autoregressive moving average (GARMA) and generalized long-memory GARCH (G-GARCH)) and the empirical wavelet transform (EWT) and local linear wavelet neural network (LLWNN) approaches, forming the k-factor GARMA-EWLLWNN model. The future hybrid model accomplished is assessed via data from the Polish electricity markets, and it is matched with the generalized long-memory k-factor GARMA-G-GARCH process and the hybrid EWLLWNN, to demonstrate the robustness of our approach. The obtained outcomes show that the suggested model presents important results to define the relevance of the modeling approach that offers a remarkable framework to reproduce the inherent characteristics of the electricity prices. Finally, it is presented that the adopted methodology is the most appropriate one for prediction as it realizes a better prediction performance and may be an answer for forecasting electricity prices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».