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J-GLOBAL ID：201802283370329687   整理番号：18A1835528

Kalmanフィルタアルゴリズムの中国鋼収量予測への適用【JST・京大機械翻訳】

The Application of Calman Filter Algorithm in Prediction of China’s Steel Production

著者 (2件)： Shu Fuhua (武漢理工大学,机電工程学院,湖北武漢430070) ,  Ma Yongjun (武漢科技大学,材料与冶金学院,湖北武漢430081)
資料名： Xuzhou Gongcheng Xueyuan Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Xuzhou Gongcheng Xueyuan Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 33  号： 2  ページ： 8-12  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3649A  ISSN： 1674-358X  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： 鉄鋼業は現代工業と国防工業の基礎であり、国民経済において重要な地位を持っている。科学的に中国の鉄鋼の生産量を予測することは、鉄鋼業の戦略発展計画を制定する基礎であり、鉄鋼企業の秩序生産経営を指導し、中国の鉄鋼業のバランス発展を保つのに、重要な現実的意義を持つものである。Kalmanフィルタアルゴリズムは,最小平均二乗誤差を推定基準とし,再帰的推定アルゴリズムを構築し,状態変数の傾向推定を実現する。Kalmanフィルタは,中国の粗鋼生産の予測に有効であり,平均誤差は0.03437%であり,ARMAモデルの予測誤差の2.1734%より98.1486%減少した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 鉄鋼業 ,  *鋼 ,  予測誤差 ,  *アルゴリズム ,  生産量 ,  鉄鋼 ,  国防 ,  状態変数 ,  *Kalmanフィルタ ,  ARMAモデル
準シソーラス用語： 粗鋼 ,  再帰的推定 ,  最小平均二乗誤差 ,  収量予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生産関連一般  (WA01081E) ,  鉄鋼製造一般  (WD01010X)

タイトルに関連する用語 (4件)： Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  中国 ,  収量予測