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2013 | OriginalPaper | Chapter

Comparing Ensemble-Based Forecasting Methods for Smart-Metering Data

Authors : Oliver Flasch, Martina Friese, Katya Vladislavleva, Thomas Bartz-Beielstein, Olaf Mersmann, Boris Naujoks, Jörg Stork, Martin Zaefferer

Published in: Applications of Evolutionary Computation

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This work provides a preliminary study on applying state-of-the-art time-series forecasting methods to electrical energy consumption data recorded by smart metering equipment. We compare a custom-build commercial baseline method to modern ensemble-based methods from statistical time-series analysis and to a modern commercial GP system. Our preliminary results indicate that that modern ensemble-based methods, as well as GP, are an attractive alternative to custom-built approaches for electrical energy consumption forecasting.

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Metadata
Title
Comparing Ensemble-Based Forecasting Methods for Smart-Metering Data
Authors
Oliver Flasch
Martina Friese
Katya Vladislavleva
Thomas Bartz-Beielstein
Olaf Mersmann
Boris Naujoks
Jörg Stork
Martin Zaefferer
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37192-9_18

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