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J-GLOBAL ID：202002227896150681   整理番号：20A0656641

ランダム森林アルゴリズムと気象データの組合せに基づく全球アフリカブタ熱発生の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction for global African swine fever outbreaks based on a combination of random forest algorithms and meteorological data

著者 (13件)： Liang Ruirui (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Lu Yi (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Qu Xiaosheng (National Engineering Laboratory of Southwest Endangered Medicinal Resources Development, Guangxi Botanical Garden of Medicinal Plants, Nanning, China) ,  Su Qiang (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Su Qiang (Computing Center of Guangxi, Nanning, China) ,  Su Qiang (Guangxi Institute for Food and Drug Control, Nanning, China) ,  Li Chunxia (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Xia Sijing (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Liu Yongxin (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Zhang Qiang (Technical Center For Animal, Plant and Food Inspection and Quarantine of Shanghai Customs, Shanghai, China) ,  Cao Xin (Institute of Clinical Science, Shanghai Medical College, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Qin (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Niu Bing (School of Life Sciences, Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： Transboundary and Emerging Diseases  (Transboundary and Emerging Diseases)
巻： 67  号： 2  ページ： 935-946  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1558A  ISSN： 1865-1674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アフリカのブタ熱(ASF)はブタの毒性感染症である。現在,効果的なワクチンと処理方法がないので,それは一旦破壊すると,ブタ産業に大きな脅威をもたらす。本論文において,著者らはASF発生データとWorldClimデータベース気象データを使用して,アフリカのブタ発熱発生予測モデルを構築するために,ランダムフォレストアルゴリズムと結合したCfssubset Evaluator-Best第一特徴選択法を選択した。次に,モデル化以外のデータのためのテストセットを確立して,独立したテストセットに関するモデルの精度値範囲は76.02%-84.64%であった。それはモデル化効果がより良くて,予測精度が以前の推定より高いことを示した。さらに,ロジスティック回帰分析をモデリングに用いた12の特徴について行い,ROC曲線を描いた。結果は,バイオ14の特徴(最も乾燥した月の降水)がASFの発生に最大の寄与を持ち,流行の発生が降水に有意に関連していることを示した。最後に,この定性的予測モデルを用いて,ASF発生のためのグローバルオンライン予測システムを構築し,本研究が,将来の病気の流行の更なる拡大を防ぐために,適切な予防と制御対策を行う意思決定者に役立つことを期待した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  アフリカ ,  性行為感染症 ,  降水 ,  特徴選択 ,  発熱 ,  *気象データ ,  データベース ,  意思決定者 ,  ワクチン ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  ロジスティック回帰分析 ,  予測精度 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アフリカブタ熱 ,  グローバルオンライン予測システム ,  ランダムフォレストアルゴリズム ,  世界のクリム

分類 (5件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  気圏環境汚染  (SB03020M) ,  燃焼理論  (XE04020H) ,  豚  (FD02040U) ,  用水の生物学的処理  (SC02050P)

タイトルに関連する用語 (7件)： 森林 ,  アルゴリズム ,  気象データ ,  組合せ ,  球 ,  アフリカブタ熱 ,  予測