Explore l'analyse, la modélisation et la prévision de la demande énergétique résidentielle, en soulignant l'importance de comprendre les modèles de consommation et de prévoir la demande future.
Explore la demande d'énergie, l'offre, les coûts, la sécurité et les composants de la chaîne d'approvisionnement, en analysant les influences du marché et les facteurs économiques.
Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Discute de la gestion de la demande, des méthodes de prévision et des étapes de la prévision de la demande, en soulignant l'importance de prévisions précises.
Explore des modèles pour la prévision, la planification collaborative des ventes et des opérations, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'optimisation des stocks.
Analyser les tendances mondiales de la pauvreté, la répartition des revenus, l'augmentation de la classe moyenne et l'évolution économique vers l'Asie.
Explore l'estimation des erreurs dans l'intégration numérique et ses applications dans la prévision, en mettant l'accent sur la méthode de Romberg et l'extrapolation de Richardson.
