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J-GLOBAL ID：201702253174421437   整理番号：17A1787995

長沙市における金属と類金属職業病の危険因子の検出における超過率時系列の分析についての分析を行った。【JST・京大機械翻訳】

著者 (5件)： He Jun (長沙市疾病預防控制中心職業病防治所 410004) ,  Hu Pingcheng (中南大学湘雅公共衛生学院) ,  Jin Ruogang (長沙市疾病預防控制中心職業病防治所 410004) ,  Luo Lei (長沙市疾病預防控制中心職業病防治所 410004) ,  Li Jimeng (長沙市疾病預防控制中心職業病防治所 410004)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 34  号： 3  ページ： 433-435  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  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:長沙市の金属と類金属職業病の危険因子による超過率の変化傾向を測定し、季節性ARIMAモデルを構築し、短期予測を行い、職場の金属と類金属の危害を制御するための対策を提案する。方法:2008年から2015年までのデータを訓練セットとしてモデル化し、2016年前半のデータを検証セットとして検証し、さらに2016年から2017年までの超過率を予測した。結果:金属と類金属の超過率の長期傾向は年々低下し、一定の季節効果があり、その中、二、三半期は比較的に高く、一、四半期は比較的に低い。ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)4モデルを確立し,残差を白色雑音系列として予測し,予測平均絶対誤差(MAE)は4.54%であった。結論:長沙市の金属と類金属の危害のコントロールは近年一定の効果を得ており、超過率は年々低下傾向を呈し、2017年の第二季節は金属と類金属の危害制御の重点である。季節的ARIMAモデルは,金属と金属の検出率の予測において,ある程度の実現可能性を有し,他のモデルとの組合せにより,予測誤差を減少させることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 短期予測 ,  残差 ,  *職業病 ,  *危険因子 ,  予測誤差 ,  予測 ,  白色雑音 ,  モデリング
準シソーラス用語： 検出率 ,  平均絶対誤差 ,  長期傾向 ,  職場 ,  ARIMAモデル ,  季節性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 市 ,  類 ,  職業病 ,  危険因子 ,  時系列 ,  分析