Short-term forecasting of German generation-based CO<subscript>2</subscript> emission factors using parametric and non-parametric time series models

Ostermann, Adrian ; Bajrami, Arian ; et al.

In: Energy Informatics, Jg. 7 (2024-12-01), Heft 1

Online academicJournal

Zugriff:

Full Text Finder (Volltext)

Titel:	Short-term forecasting of German generation-based CO<subscript>2</subscript> emission factors using parametric and non-parametric time series models
Autor/in / Beteiligte Person:	Ostermann, Adrian ; Bajrami, Arian ; Bogensperger, Alexander
Link:	Full Text Finder (Volltext)
Zeitschrift:	Energy Informatics, Jg. 7 (2024-12-01), Heft 1
Veröffentlichung:	2024
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	2520-8942 (print)
DOI:	10.1186/s42162-024-00303-9
Sonstiges:	Nachgewiesen in: Springer Nature Journals Sprachen: English

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.