Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: TINÓS, RENATO - FFCLRP ; CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; BRAZ, DOUGLAS DONIZETI DE CASTILHO - ICMC ; SANTOS, MOISÉS ROCHA DOS - ICMC
- Unidades: FFCLRP; ICMC
- DOI: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191426
- Subjects: REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); ENERGIA ELÉTRICA
- Keywords: Trend Prediction; Network Filtering; Energy Markets
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2023
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CASTILHO, Douglas et al. Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191426. Acesso em: 03 jun. 2024. -
APA
Castilho, D., Santos, M. R. dos, Tinós, R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Paula, M. B. S. de, Ladeira, L., et al. (2023). Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191426 -
NLM
Castilho D, Santos MR dos, Tinós R, Carvalho ACP de LF de, Paula MBS de, Ladeira L, Guarnier E, Silva Filho D, Suiama DY, Macedo Junior EA, Alipio LP. Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jun. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191426 -
Vancouver
Castilho D, Santos MR dos, Tinós R, Carvalho ACP de LF de, Paula MBS de, Ladeira L, Guarnier E, Silva Filho D, Suiama DY, Macedo Junior EA, Alipio LP. Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jun. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191426 - Machine learning approach for trend prediction to improve returns on brazilian energy market
- Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting
- Forecasting financial market structure from network features using machine learning
- Hybrid forecasting combinations by feature based metalearning
- Use of gene dependent mutation probability in evolutionary neural networks for non-stationary problems
- An evolutionary neural network for non-stationary problems
- Otimização evolutiva do conjunto de sensores utilizados por uma língua artificial
- Evolutionary computation in Brazil: a review of the literature in two databases
- Selection of sensors in an artificial tongue via genetic algorithms
- A genetic algorithm with gene dependent mutation probability for non-stationary optimization problems
Informações sobre o DOI: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191426 (Fonte: oaDOI API)
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