Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Statistical Forecasting"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1251326714 |
| Titel | Demand forecasting intermittent and lumpy time series: comparing statistical, machine learning and deep learning methods / Daniel Kiefer, Florian Grimm, Markus Bauer, Clemens van Dinther |
| Person(en) |
Kiefer, Daniel (Verfasser) Grimm, Florian (Verfasser) Bauer, Markus (Verfasser) van Dinther, Clemens (Verfasser) |
| Verlag | Reutlingen : Hochschule Reutlingen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2021 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-34969 DOI: 10.24251/HICSS.2021.172 |
| URL | https://publikationen.reutlingen-university.de/frontdoor/index/index/docId/3496 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-54), 4-8 January 2021, online. - Honolulu : University of Hawai'i at Manoa, 2021, S. 1425-1434. - ISBN 978-0-9981331-4-0 |
| DDC-Notation | 658.4038 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 650 Management |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |

