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Superiority of the Neural Network Dynamic Regression Models for Ontario Electricity Demand Forecasting., , , , und . CCECE, Seite 182-187. IEEE, (2022)Regularized Probabilistic Forecasting of Electricity Wholesale Price and Demand., , , und . SSCI, Seite 28-35. IEEE, (2020)A Novel Dynamic Demand Forecasting Model for Resilient Supply Chains using Machine Learning., , , , und . COMPSAC, Seite 218-227. IEEE, (2021)Random coefficient GARCH models., , und . Math. Comput. Model., 41 (6-7): 723-733 (2005)More-for-Less Solutions in Fuzzy Transportation Problems, , und . Springer, (2023)Fuzzy coefficient volatility (FCV) models with applications., , und . Math. Comput. Model., 45 (7-8): 777-786 (2007)Data Driven Approach for Reduced Value at Risk Forecasts in Renewable Power Supply Systems., , und . CCECE, Seite 1-6. IEEE, (2020)Analyzing Financial Smart Contracts for Blockchain., , , , , und . iThings/GreenCom/CPSCom/SmartData, Seite 1701-1706. IEEE, (2018)Intelligent Probabilistic Forecasts of Day-Ahead Electricity Prices in a Highly Volatile Power Market., , , und . COMPSAC, Seite 166-175. IEEE, (2021)Optimal Bidding Strategy in Day-Ahead Electricity Market for Large Consumers., , und . CCECE, Seite 1-6. IEEE, (2021)