Hierarchical forecasting with functional trees (2008)
- Authors:
- USP affiliated authors: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME ; STERN, JULIO MICHAEL - IME ; NAKANO, FÁBIO - IQ
- Unidades: IME; IQ
- DOI: 10.1063/1.3039015
- Assunto: ALGORITMOS GENÉTICOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: AIP Conference Proceedings
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1073, n. 1, p. 317-324, 2008
- Conference titles: International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
LAURETTO, Marcelo de Souza et al. Hierarchical forecasting with functional trees. AIP Conference Proceedings. Melville: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1063/1.3039015. Acesso em: 10 fev. 2026. , 2008 -
APA
Lauretto, M. de S., Nakano, F., Pereira, C. A. de B., & Stern, J. M. (2008). Hierarchical forecasting with functional trees. AIP Conference Proceedings. Melville: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1063/1.3039015 -
NLM
Lauretto M de S, Nakano F, Pereira CA de B, Stern JM. Hierarchical forecasting with functional trees [Internet]. AIP Conference Proceedings. 2008 ; 1073( 1): 317-324.[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.3039015 -
Vancouver
Lauretto M de S, Nakano F, Pereira CA de B, Stern JM. Hierarchical forecasting with functional trees [Internet]. AIP Conference Proceedings. 2008 ; 1073( 1): 317-324.[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.3039015 - Genuine Bayesian multiallelic significance test for the Hardy-Weinberg equilibrium law
- A model for defined benefit plans
- Optimization models for reaction networks: information divergence, quadratic programming and Kirchhoff’s laws
- Affinity structure in reaction networks: minimum entropy or power dissipation
- Hierarchical forecasting with polynomial nets
- Intentional sampling by goal optimization with decoupling by stochastic perturbation
- Intentional sampling by goal optimization with decoupling by stochastic perturbation: why (not) to randomize?
- E‐value
- Cointegration: Bayesian significance test
- Model selection: full Bayesian approach
Informações sobre o DOI: 10.1063/1.3039015 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
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