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J-GLOBAL ID：201702285923645958   Reference number：17A0268106

Application of SARIMA Model and SARIMA-GRNN Hybrid Model in Predicting Incidence Number of Dengue in Guangdong Province

SARIMAモデルとと-GRNNモデルは,広東省における登革熱疫情の予測に適用した。【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： Wei Renhuizi (南方医科大学公共衛生学院生物統計学系) ,  Shen Shuangquan (南方医科大学公共衛生学院生物統計学系) ,  Ou Chunquan (南方医科大学公共衛生学院生物統計学系)
Material： Zhongguo Weisheng Tongji  (Chinese Journal of Health Statistics)
Volume： 33  Issue： 5  Page： 746-748,751  Publication year： 2016 
JST Material Number： C2278A  ISSN： 1002-3674  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Abstract/Point： Objective To apply Seasonal Au...

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Thesaurus term： *pathopoiesis ,  alarm ,  neural network(biomodel)
Semi thesaurus term： 予測精度 ,  決定係数 ,  絶対誤差 ,  平均二乗誤差 ,  季節性 ,  周期性 ,  一般回帰ニューラルネットワーク ,  差分 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (4)： SARIMA model ,  GRNN ,  Dengue Fever ,  Forecasting

JST classification (9)： Processing of topographic data  (RC02050O) ,  Fertilizer preparation and reservation  (FB05020N) ,  Runoff analysis  (DC07030N) ,  Air pollution in general  (SB03010B) ,  Research and development  (SA01040R) ,  Local circulation,air flow  (DC05090N) ,  Pattern recognition  (JE07000S) ,  Water resources  (RC11020F) ,  Analysis of chemical process  (XC01030R)

Terms in the title (4)： モデル ,  広東省 ,  革 ,  予測