160Quest-ce que CAT. INIST Cat. inist. Cest le signalement de plus de plus de 20 milhões de reacutefeactions bibliographiques (depuis 1973) questões de coleções do fundo documental de lInist-Cnrs et couvrant lensemble des champs de la recherche mondiale en science, technologie, meacutedecine, sciences humaines et sociales. Se você está procurando por: CNRS (Centro Nacional de Pesquisa Científica) ou ESR franccedilais (Enseignement Suprieur et Recherche), a barre de recherche permet daccder Refdoc, o catálogo contendo mais de 53 milhões de bibliotecas. Si você é membro da comunidade - CNRS (Centro Nacional de Pesquisa Científica). Você pode obter gratuitamente o documento - ESR franccedilais (Enseignement Suprieur et Recherche). Você pode comandar o documento. Se ele é o autor da reprodução por reprografia. - Secteur public franais et tranger. Você pode comandar o documento. Se ele é o autor da reprodução por reprografia. 160Whats atrás CAT. INIST Cat. inist é composto por mais de 20 milhões de registros bibliográficos (a partir de 1973) para documentos de coleções Inist-Cnrs cobrindo todos os campos mundiais de pesquisa em ciência, tecnologia, medicina, ciências humanas e sociais. Com a barra de pesquisa, você pode acessar diretamente e consultar mais de 53 milhões de registros bibliográficos gratuitamente. Muitos desses registros fornecem links para documentos disponíveis em acesso aberto. Se você é membro do CNRS (Centro Nacional de Pesquisa Científica) ou das comunidades francesas de Ensino Superior e Pesquisa. Você pode usar a barra de pesquisa para acessar o Refdoc, um catálogo contendo mais de 53 milhões de registros bibliográficos. Se você é membro do - CNRS (Centro Nacional de Pesquisa Científica): você pode obter uma cópia gratuita do documento - Educação e Pesquisa em Francês. Você pode encomendar o documento, se estiver coberto por uma autorização de reprodução reprográfica. - Setor público na França e em outros países. Você pode encomendar o documento, se estiver coberto por uma autorização de reprodução reprográfica. A demanda por eletricidade carrega modelagem usando modelos AutoRegressive Moving Average (ARMA) S. Sp. Pappas. L. Ekonomou. D. Ch. Karamousantas. G. E. Chatzarakis. S. K. Katsikas e P. Liatsis Energy. 2008, vol. 33, número 9, páginas 1353-1360 Resumo: Este estudo aborda o problema da modelagem das cargas da demanda elétrica na Grécia. Os dados de carga reais fornecidos são dessazonalizados e um modelo de Auto-Graduação Mínima Automática (ARMA) está instalado nos dados off-line, usando o Critério de Informação Corregido Akaike (AICC). O modelo desenvolvido se adapta aos dados de forma bem sucedida. As dificuldades ocorrem quando os dados fornecidos incluem ruído ou erros e também quando é necessário um modelo on-lineadaptive. Em ambos os casos e sob o pressuposto de que os dados fornecidos podem ser representados por um modelo ARMA, a avaliação simultânea de parâmetros e parâmetros dos modelos ARMA sob a presença de ruído são realizadas. Os resultados produzidos indicam que o método proposto, baseado na teoria do particionamento de modelos múltiplos, aborda com sucesso o problema estudado. Para fins de validação, os resultados produzidos são comparados com outros três critérios de seleção de pedidos estabelecidos, a saber, AICC, Critério de Informação de Akaikes (AIC) e Critério de Informação Bayesiano de Schwarzs (BIC). O modelo desenvolvido poderia ser útil nos estudos que dizem respeito ao consumo de eletricidade e às previsões de preços da eletricidade. Trabalhos relacionados: este item pode estar disponível em outros lugares no EconPapers: procure itens com o mesmo título. Referência de exportação: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Energy é atualmente editado por Henrik Lund e Mark J. Kaiser Mais artigos em Energy de dados da série Elsevier mantidos por Shamier, Wendy (). Este site faz parte do RePEc e todos os dados exibidos aqui fazem parte do conjunto de dados RePEc. Seu trabalho está faltando no RePEc Aqui está como contribuir. Perguntas ou problemas Verifique as perguntas frequentes do EconPapers ou envie um e-mail para.
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