Machine learning approach for trend prediction to improve returns on brazilian energy market (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; TINÓS, RENATO - FFCLRP ; SANTOS, MOISÉS ROCHA DOS - ICMC ; BRAZ, DOUGLAS DONIZETI DE CASTILHO - ICMC
- Unidades: ICMC; FFCLRP
- DOI: 10.1109/LA-CCI54402.2022.9981846
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); ENERGIA ELÉTRICA; POLÍTICA DE PREÇO
- Keywords: Trend Prediction; Energy Market
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence - LA-CCI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SANTOS, Moises Rocha dos et al. Machine learning approach for trend prediction to improve returns on brazilian energy market. 2022, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LA-CCI54402.2022.9981846. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Santos, M. R. dos, Braz, D. D. de C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Tinós, R., Paula, M. B. S. de, Doretto, G., et al. (2022). Machine learning approach for trend prediction to improve returns on brazilian energy market. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/LA-CCI54402.2022.9981846 -
NLM
Santos MR dos, Braz DD de C, Carvalho ACP de LF de, Tinós R, Paula MBS de, Doretto G, Guarnier E, Silva Filho D, Suiama DY, Ferreira LE, Carmo Junior JE. Machine learning approach for trend prediction to improve returns on brazilian energy market [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LA-CCI54402.2022.9981846 -
Vancouver
Santos MR dos, Braz DD de C, Carvalho ACP de LF de, Tinós R, Paula MBS de, Doretto G, Guarnier E, Silva Filho D, Suiama DY, Ferreira LE, Carmo Junior JE. Machine learning approach for trend prediction to improve returns on brazilian energy market [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LA-CCI54402.2022.9981846 - Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets
- Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting
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- An evolutionary neural network for non-stationary problems
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- Evolutionary computation in Brazil: a review of the literature in two databases
- Selection of sensors in an artificial tongue via genetic algorithms
- Use of gene dependent mutation probability in evolutionary neural networks for non-stationary problems
- A genetic algorithm with gene dependent mutation probability for non-stationary optimization problems
Informações sobre o DOI: 10.1109/LA-CCI54402.2022.9981846 (Fonte: oaDOI API)
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