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J-GLOBAL ID：201702226461306244   整理番号：17A1327953

時系列モデルに基づく沈降モニタリング予測解析【JST・京大機械翻訳】

Based on the Time Series Model Forecast Analysis of Settlement Monitoring

著者 (2件)： Qian Jianguo (遼寧工程技術大学測絵与地理科学学院,遼寧阜新,123000) ,  Shao Yuzheng (遼寧工程技術大学測絵与地理科学学院,遼寧阜新,123000)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
号： 2  ページ： 20-23,26  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 時系列モデルの予測は,信頼性と効率性の特性を持つ。本論文では、沈降モニタリングプロジェクトを結合し、Matlabを用いてモデリング予測分析を行い、それぞれ予測モデル(AR、MA、ARMA)に基づいて応用を行った。自己回帰モデル,滑り平均モデル,および自己回帰モデルの予測結果の精度を比較することによって,3つのモデルの予測可能な期間が連続的に分布し,モデルの組合せが予測精度を改善することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  信頼性 ,  自己回帰モデル ,  *モデル ,  *沈降 ,  モデリング
準シソーラス用語： 予測精度 ,  MATLAB ,  *予測解析 ,  *時系列モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： time series model ,  settlement monitoring ,  forecasting ,  Matlab ,  model combination

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列モデル ,  沈降 ,  モニタリング ,  予測解析