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J-GLOBAL ID：202002281728535845   整理番号：20A0120642

Bayes人工神経回路網と自己回帰統合移動平均を用いたフィリピンの輸入と輸出の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting Philippines imports and exports using Bayesian artificial neural network and autoregressive integrated moving average

著者 (3件)： Urrutia Jackie D. (Associate Professor, Department of Mathematics and Statistics, College of Science, Polytechnic University of the Philippines, Philippines) ,  Abdul Alsafat M. (Faculty Member of Department of Mathematics and Statistics, College of Science, Polytechnic University of the Philippines, Philippines) ,  Atienza Jacky Boy E. (Faculty Member of Department of Mathematics and Statistics, College of Science, Polytechnic University of the Philippines Quezon City Branch, Philippines)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2192  号： 1  ページ： 090015-090015-11  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： 本研究では,自己回帰統合移動平均(ARIMA)とBayes人工ニューラルネットワーク(BANN)をフィリピンの輸入と輸出の予測に使用し,2つのモデルの比較は本研究の主目的の1つである。データはフィリピン統計局から収集され,1993年の最初の4分の1から2017年の第四半期までの合計100の観測が得られた。さらに,本研究では,フィリピンの輸入と輸出の予測におけるモデルの中で最も良く適合し,研究者は,最も適合したモデルを用いて2018年の最初の4分の1から2022年の第四半期までの輸入と輸出の予測値を与える。研究者は,輸入と輸出のためのARIMAとBANNの統計モデルを定式化し,比較するために統計的試験を行い,次に,2つのモデルの性能を比較するために,MSE,NMSE,MAE,RMSE,およびMAPEのような予測精度を適用した。結果を比較することによって,研究者は,Bayes人工ニューラルネットワークがフィリピンの輸入と輸出を予測する最も適合したモデルであると結論した。P通した T-試験を用いると,輸入と輸出の両方に対するp値は有意差(α=0.01)よりも大きく,フィリピンの輸入と輸出の両方について,実際と予測値間に有意差はないことを意味する。本研究は,経済の貿易不足を分析する際に使用できる予測された輸入と輸出を考慮することによって,フィリピンの経済を助けることができた。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計模型 ,  フィリピン共和国 ,  定式化 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： p値 ,  予測精度 ,  予測値 ,  ARIMAモデル ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  数値計算  (JE02000J) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  宇宙論  (DB07000D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工神経回路網 ,  自己回帰 ,  統合 ,  フィリピン ,  輸入 ,  輸出 ,  予測