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J-GLOBAL ID：201602277730343249   整理番号：16A0809862

GRNNモデルとARIMAモデルの肺結核の発症率に対する予測の比較研究。【JST・京大機械翻訳】

Comparative study on ARIMA model and GRNN model for predicting the incidence of tuberculosis

著者 (6件)： Hu Xiaoyuan (Department of Navigation Special Damage Protection, Faculty of Naval Medicine, Second Military Medical University) ,  Wu Juan (Department of Pharmacy, General Hospital, PLA Chengdu Military Area Command) ,  Sun Qingwen (Department of Mathematics & Physics, College of Basic Sciences, Second Military Medical University) ,  Sha Kun (Office of Informatization, Division of Training, Second Military Medical University) ,  Wang Lingling (Institute for Tuberculosis Research, No. 309 Hospital of PLA) ,  Li Min (Department of Navigation Special Damage Protection, Faculty of Naval Medicine, Second Military Medical University)
資料名： Dier Junyi Daxue Xuebao  (Dier Junyi Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 1  ページ： 115-119  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2220A  ISSN： 0258-879X  CODEN： DJXUE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的比較を自己回帰移動平均(ARIMA)モデルと一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)モデル肺結核罹患率に対する予測性能。方法は中国の2004年1月から2012年12月までの肺結核によって毎月発病率データ資料,EVIEWS応用 7.0.0.1ARIMAモデルを確立し,MATLAB7.1のニューラルネットワークツールボックスを使用して,GRNNモデルを確立した;毎月発症率のデータは2つの予測モデルに対して検定を行った2013年肺結核を取り上げ,予測結果を比較した。結果:ARIMAモデルとGRNNモデルのTHEILの不等係数(TIC)はそれぞれ0.034と0.059であり,ARIMAモデルは,中国の2013年の肺結核に対する毎月発病率のフィッティング度はGRNNモデルに優る説明した,ARIMAモデルの相対誤差の絶対値は,わずかGRNNモデルの57.19%であった。結論:ARIMAモデルを中国の結核発症率の予測のためにより適切と予測した;提案組合せモデル肺結核発病率の予測を試みた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中華人民共和国 ,  *肺結核 ,  *結核 ,  罹患率 ,  予測モデル ,  絶対値
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  予測性能 ,  一般回帰ニューラルネットワーク ,  自己回帰 ,  比較研究 ,  *発生率 ,  *ARIMAモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： autoregressive integrated moving average model ,  generalized regression neural network model ,  tuberculosis ,  prediction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  ARIMAモデル ,  肺結核 ,  発症率 ,  予測 ,  研究