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J-GLOBAL ID：202102231707002181   整理番号：21A0567262

時系列モデルの統合に基づく社会経済予測の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Social Economy Prediction based on Integration of Time Series Models

著者 (10件)： Zhang Shuaiwei (School of Science, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Zhang Heng (School of Computer Engineering, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Zhu Yu (School of Computer Engineering, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Sun Jinhu (School of Science, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Yuan Dongqing (School of Science, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Li Hongran (School of Computer Engineering, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Zhang Jian (School of Computer Engineering, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Bo Liling (School of Science, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Li Yunling (School of Science, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China) ,  Sun Jing (School of Science, Jiangsu Ocean University,Lianyungang,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： YAC  ページ： 122-126  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： 改革と開放政策の指針の下で,中国の経済は約40年間高速に発展した。財政収入は国の経済強度のシンボルだけでなく,経済成長によって駆動できる国の政府の財政資源を評価する重要な指標でもある。しかし,中国の経済成長は,世界における第2の最大経済にもかかわらず,不安定な国際関係のために,近年,減速し始めた。したがって,中国の財政収入の将来の発展を,前もって対応する反応を取るのに探求するのは,必須である。本論文の目的は,中国の財政収入を予測するために,SARIMAモデルとLSTMモデルを適用することであった。経済データを研究するとき,インフレーションの影響を考慮して,消費者価格指数(CPI)を用いてそれの影響を除去した。これは,中国の財政収入を予測し,より良い性能を達成するために,インフレーションの影響を考慮に入れた初めてである。Copyright 2021 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： *最適化 ,  インフレーション ,  経済成長 ,  *経済予測 ,  消費者 ,  国際関係

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)： 時系列モデル ,  統合 ,  社会 ,  経済 ,  予測 ,  最適化