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J-GLOBAL ID：202002248871944124   整理番号：20A2143675

AssamおよびMeghalaya降雨分割の時系列予測のためのAR,MAおよびARMAの比較評価【JST・京大機械翻訳】

Comparative Assessment of AR, MA and ARMA for the Time Series Forecasting of Assam and Meghalaya Rainfall Division

著者 (6件)： Barman Utpal (Guwahati Azara,Department of CSE GIMT,Assam,India) ,  Choudhury Ridip Dev (Gauhati University,Department of CS & IT IDOL,Assam,India) ,  Ekbal Hussain Asif (Guwahati Azara,Department of CSE GIMT,Assam,India) ,  Dahal Mridul Jyoti (Guwahati Azara,Department of CSE GIMT,Assam,India) ,  Barman Puja (Guwahati Azara,Department of CSE GIMT,Assam,India) ,  Hazarika Mehnaz (Guwahati Azara,Department of CSE GIMT,Assam,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ComPE  ページ： 507-511  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 気象予報は農業,特にAssamとMeghalyaにおける重大な問題である。農業の生産性は降雨に依存する。本論文は,AssamとMeghalyaにおける降雨のための自己回帰,移動平均,および自己回帰移動平均モデルの比較評価を提唱する。AssamとMeghalaya分割の全部で117年の降雨データを,[11]のデータから集めた。モデルは降雨の時系列成分を可視化して実行した。ACF,PACF,圧延平均,およびアヒルのフラワ試験のような必要な調査を,時系列の定常性の解析に関して報告した。回帰スコア(0.73),平均絶対誤差(75.70),中央値絶対誤差(61.43),平均二乗誤差(9396.09),平方自乗平均誤差(96.93)は,AssamとMeghalya分割の時系列予測の最良モデルとしてARMAモデルを選択した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *降雨 ,  天気予報 ,  農業 ,  圧延 ,  可視化 ,  アヒル ,  実効値 ,  *ARMAモデル
準シソーラス用語： *時系列予測 ,  平均二乗誤差 ,  定常性 ,  自己回帰 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 降雨 ,  時系列予測 ,  Ar ,  MA ,  ARMA ,  比較評価