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J-GLOBAL ID：201802220036420311   整理番号：18A1086230

ARIMAモデルのLMTデータ処理への応用【JST・京大機械翻訳】

The application of ARIMA model in LMT data processing

著者 (3件)： Deng Fangjin (成都理工大学 地球物理学院,成都,610059) ,  Wang Xuben (成都理工大学 地球物理学院,成都,610059) ,  Li Dewei (成都理工大学 地球物理学院,成都,610059)
資料名： Wutan Hua Tan Jisuan Jishu  (Wutan Hua Tan Jisuan Jishu)
巻： 39  号： 5  ページ： 612-619  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3016A  ISSN： 1001-1749  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： LMTの時系列の欠如と強い干渉現象を解決するために,データ量,非線形性,非定常性の特性に従い,ARIMAモデルを,予測と充填のため,初めて採用した。モデル次数を定常性試験とベイズ情報基準に基づいて決定し,最小二乗原理を用いてモデルパラメータを決定し,双方向予測モデルと線形併合法の予測を行った。実例により、ARIMAモデルの予測結果は正確で、精度はARモデルより高く、しかも誤差は累積せず、原始資料の不連続性と強干渉の問題を解決した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  非線形性 ,  最小二乗法 ,  自己回帰モデル ,  干渉 ,  予測 ,  *データ処理 ,  線形性 ,  不連続性
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  定常性 ,  次数 ,  非定常性 ,  データ量 ,  *ARIMAモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ARIMA model ,  predict ,  magnetotelluric ,  data processing ,  missing data

分類 (5件)： 在庫管理  (KB05030D) ,  放射,大気光学  (DC05080C) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： ARIMAモデル ,  データ処理 ,  応用