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J-GLOBAL ID：201702251091035648   整理番号：17A0393324

時系列解析のための直播星ユーザの開Ka予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of opening live satellites user based on time series analysis

著者 (2件)： Lu Xinyi (School of Geomatics,Liaoning Technical University) ,  Wang Jizhou (Chinese Academy of Surveying and Mapping)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 12  ページ： 39-42,74  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  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： 本論文では,同じ地域における異なる時間におけるまでサービスの利用者の数の変化特性を考慮して,時系列に基づく直播星ユーザの予測法を提案し,そして,ユーザモデルを予測するためにARIMAモデルを使用した。ARIMAモデルの確立方法と評価パラメータを分析し、時系列モデルARIMA(P,D, Q)のパラメータに対して異なる組合せの試みを行った。モデルの評価パラメータ(定常RととのBIC)を用いて,モデルの次数P,Qを決定した。モデルに対してパラメータ検査と有意性試験を行い、検証結果に基づいて最終モデルを確立し、ARIMA(4,2,3)とした。寧夏のユーザデータを用いてモデル適合効果を検証し,将来の数カ月のユーザ数を予測した。その結果,時系列モデルのARIMA(4,2,3)は,寧夏のユーザ数の変化に対する予測精度が高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 夏 ,  *時系列分析 ,  *直播栽培 ,  予測技法
準シソーラス用語： 予測精度 ,  次数 ,  時系列モデル ,  ARIMAモデル ,  ユーザモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： time series ,  live satellite user ,  parameter combination ,  ARIMA model ,  prediction

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列解析 ,  直播 ,  予測