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J-GLOBAL ID：201802228632149757   整理番号：18A0339601

改良されたグレイモデルを用いた北京の第3次産業の予測【Powered by NICT】

Predicting Beijing’s tertiary industry with an improved grey model

著者 (6件)： Wang Qianru (Faculty of Materials and Energy, Southwest University, Chongqing 400715, PR China) ,  Liu Li (Ministry of Education, Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society, Chongqing 400044, PR China) ,  Liu Li (School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, PR China) ,  Wang Shu (Faculty of Materials and Energy, Southwest University, Chongqing 400715, PR China) ,  Wang Jian-Zhou (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, PR China) ,  Liu Ming (Faculty of Computer and Information Science, Southwest University, Chongqing 400715, PR China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 57  ページ： 482-494  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国における成長減速の文脈では,政策立案者を導くそれらの現在の経済政策を調整する方向に将来の経済動向正確に予測することが重要である。本論文では,北京の第三次産業,そのデータセットは小さく,不規則で非定常を予測し,正確な予測モデルを構築する困難に導くことを意図している。この目的のために,二つの方法,すなわち,パラメータ最適化のための粒子群最適化アルゴリズムとデータクリーニングのための指数関数前処理法を統合することにより,グレイ予測モデルを拡張した,PRGM(1,1)と名付けた,改良されたグレイモデルを提示した。実験結果はPRGM(1,1)は北京の第三次産業の予測におけるグレイ予測モデルの他の変異体に優れており,短いと変動経済データ配列上での合理的な予測を行うために実行可能であることを示した。添加では,今後五年間の北京の第三次産業の経済的予測におけるPRGM(1,1)を採用し,成長速度は減速するであろうと結論した。著者らの予測結果は,今年の中国の経済減速と一致しているように思われる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  成長速度 ,  前処理 ,  指数関数 ,  中華人民共和国 ,  *予測
準シソーラス用語： データクリーニング ,  粒子群最適化 ,  パラメータ最適化 ,  非定常性 ,  経済政策 ,  *北京市 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 圧延グレイモデル ,  パーティクルスワーム最適化 ,  指数前処理 ,  北京の第3次産業 ,  経済予測

分類 (2件)： 振動論  (BB02020O) ,  地震波伝搬  (DC03040W)

タイトルに関連する用語 (5件)： グレイ ,  モデル ,  北京 ,  産業 ,  予測