Web-based benchmarks for forecasting systems-The ECAST platform

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/GutachtenBeitrag in KonferenzbandBeigetragenBegutachtung

Beitragende

  • Robert Ulbricht - , Robotron Datenbank-Software GmbH (Autor:in)
  • Claudio Hartmann - , Technische Universität Dresden (Autor:in)
  • Martin Hahmann - , Technische Universität Dresden (Autor:in)
  • Hilko Donker - , Robotron Datenbank-Software GmbH (Autor:in)
  • Wolfgang Lehner - , Technische Universität Dresden (Autor:in)

Abstract

The role of precise forecasts in the energy domain has changed dramatically. New supply forecasting methods are developed to better address this challenge, but meaningful benchmarks are rare and time-intensive. We propose the ECAST online platform in order to solve that problem. The system's capability is demonstrated on a real-world use case by comparing the performance of different prediction tools.

Details

OriginalspracheEnglisch
TitelSIGMOD '16: Proceedings of the 2016 International Conference on Management of Data
Herausgeber (Verlag)Association for Computing Machinery (ACM), New York
Seiten2169-2172
Seitenumfang4
ISBN (Print)978-1-4503-3531-7
PublikationsstatusVeröffentlicht - 26 Juni 2016
Peer-Review-StatusJa
Extern publiziertJa

Publikationsreihe

ReiheMOD: International Conference on Management of Data (SIGMOD)

Konferenz

Titel2016 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, SIGMOD 2016
Dauer26 Juni - 1 Juli 2016
StadtSan Francisco
LandUSA/Vereinigte Staaten

Externe IDs

ORCID /0000-0001-8107-2775/work/142253566

Schlagworte

ASJC Scopus Sachgebiete

Schlagwörter

  • Benchmark, Time series forecasting, Transparency