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J-GLOBAL ID：202002257263643680   整理番号：20A2593899

ニューラルネットワーク自己回帰モデルのC型肝炎発症傾向と予測研究への応用【JST・京大機械翻訳】

著者 (6件)： Zhang Xin (復旦大学公共衛生学院流行病学教研室--公共衛生安全教育部重点実験室 200032) ,  Liu Zhenqiu (復旦大学公共衛生学院流行病学教研室--公共衛生安全教育部重点実験室 200032) ,  Yuan Huangbo (復旦大学公共衛生学院流行病学教研室--公共衛生安全教育部重点実験室 200032) ,  Wu Xuefu (復旦大学公共衛生学院流行病学教研室--公共衛生安全教育部重点実験室 200032) ,  Wu Mingshan (復旦大学公共衛生学院流行病学教研室--公共衛生安全教育部重点実験室 200032) ,  Zhang Tiejun (復旦大学公共衛生学院流行病学教研室--公共衛生安全教育部重点実験室 200032)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 37  号： 4  ページ： 524-526  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  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： 目的:C型肝炎の発病傾向と予測研究におけるニューラルネットワーク自己回帰モデルの応用を検討する。【方法】2004年1月から2015年12月までの中国全国のC型肝炎の罹患率をニューラルネットワーク自己回帰モデルによってモデル化し,C型肝炎の発病傾向を推定し,2016年の中国のC型肝炎発生率を予測し,実際の値と比較した。平均絶対誤差(MAE),平均絶対誤差(MAPE)および二乗平均平方根誤差(RMSE)がモデルの予測効果を評価した。【結果】ニューラルネットワーク自己回帰モデルは,過去13年における中国のC型肝炎の発病傾向を識別でき,年々増加し,季節性があり,相対誤差,MAE,MAPEおよびRMSEは小さく,特にRMSE<10%であった。【結語】ニューラルネットワーク自己回帰モデルは,C型肝炎の時系列データの分析に使用可能であり,その予測精度は高い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  発病 ,  *自己回帰モデル ,  *C型肝炎 ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： 時系列データ ,  予測精度 ,  相対誤差 ,  季節性 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： ニューラルネットワーク ,  自己回帰モデル ,  C型肝炎 ,  発症 ,  傾向 ,  予測 ,  研究 ,  応用