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J-GLOBAL ID：202102248283905457   整理番号：21A0088796

季節調整に基づく中国へのBPニューラルネットワークモデルの輸出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the Export of BP Neural Network Model to China Based on Seasonal Adjustment

著者 (1件)： Qi Ding (Rizhao Polytechnic, Rizhao, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1303  ページ： 1672-1678  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,輸出量,実際の交換率,中国のGDP,アメリカのIPI,およびそれらの季節変数を決定因子として用いた。3つの方法,BPニューラルネットワーク,ARIMA,およびAR-GARCHを用いて,アメリカへの中国の輸出量をモデル化し,予測した。誤差指数を選択して,3つのモデルのシミュレーション結果と予測結果を実際の値と比較する。結果は,3つのモデルが満足できることを示した。シミュレーションと予測能力にはいくつかの差異があるが,ARIMAモデルは明白な利点を持っている。本論文は上記の結果の原因を分析して,モデルに基づく中国の輸出を改善するための提案を提唱する。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  予測誤差

著者キーワード (4件)： BPニューラルネットワーク ,  ARIMA ,  AR-GARCH ,  輸出予測

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 季節 ,  中国 ,  BPニューラルネットワーク ,  モデル ,  輸出 ,  研究