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  1. Bergmeir, Christoph [Verfasser:in]; Hyndman, Rob J. [Verfasser:in]; Koo, Bonsoo [Verfasser:in]

    A note on the validity of cross-validation for evaluating time series prediction

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    Victoria: Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics, April 2015

    Erschienen in: Monash University: Working paper ; 2015,1000

  2. Prasanna, Ankitha Nandipura; Grecov, Priscila; Weng, Angela Dieyu; Bergmeir, Christoph

    Causal Effect Estimation With Global Probabilistic Forecasting: A Case Study of the Impact of Covid-19 Lockdowns on Energy Demand

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    Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2024

    Erschienen in: IEEE Transactions on Power Systems, 39 (2024) 2, Seite 3417-3430

  3. Tan, Chang Wei; Bergmeir, Christoph; Petitjean, François; Webb, Geoffrey I.

    Time series extrinsic regression : Predicting numeric values from time series data : Predicting numeric values from time series data

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    Springer Science and Business Media LLC, 2021

    Erschienen in: Data Mining and Knowledge Discovery, 35 (2021) 3, Seite 1032-1060

  4. Bergmeir, Christoph; Sáinz, Gregorio; Martínez Bertrand, Carlos; Benítez, José Manuel

    Lecture Notes in Computer Science: A Study on the Use of Machine Learning Methods for Incidence Prediction in High-Speed Train Tracks

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    Springer Berlin Heidelberg, 2013

    Erschienen in: Lecture Notes in Computer Science (2013), Seite 674-683

  5. Bergmeir, Christoph; Triguero, Isaac; Velasco, Francisco; Benítez, José Manuel

    Lecture Notes in Computer Science: Optimization of Neuro-Coefficient Smooth Transition Autoregressive Models Using Differential Evolution

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    Springer Berlin Heidelberg, 2012

    Erschienen in: Lecture Notes in Computer Science (2012), Seite 464-473

  6. Grecov, Priscila; Prasanna, Ankitha Nandipura; Ackermann, Klaus; Campbell, Sam; Scott, Debbie; Lubman, Dan I.; Bergmeir, Christoph

    Probabilistic Causal Effect Estimation With Global Neural Network Forecasting Models

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    Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2024

    Erschienen in: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 35 (2024) 4, Seite 4999-5013