Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Forecasting is a common statistical task in many areas, where it contributes to inform decisions about the scheduling of production, transportation, personnel, etc. And it provides a guide to long-term strategic planning. In many areas such as financial, energy, economics, the time series data are non-stationary, contain trend and seasonal variations. The goal of this thesis is to forecast the time series using two approaches, namely the statistical approaches; they are seasonal ARIMA, seasonal VARIMA models and Neural Networks approach and compare them in order to find the best model for time series forecasting. The energy area has an important role in the development of countries; thus, consumption planning of energy must be made accurately, despite they are governed by other factors such as that population, gross domestic product, weather vagaries, storage capacity, etc.