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J-GLOBAL ID：202102257677623818   整理番号：21A1319830

肺結核の予測におけるSARIMAXモデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of SARIMAX model in forecasting epidemic trend of pulmonary tuberculosis

著者 (4件)： Zhang Qi (无錫市疾病預防控制中心,江蘇无錫214023) ,  Ding Huan (无錫市疾病預防控制中心,江蘇无錫214023) ,  Chen Xiaoyan (无錫市疾病預防控制中心,江蘇无錫214023) ,  Xu Zhuping (无錫市疾病預防控制中心,江蘇无錫214023)
資料名： Jiangsu Yufang Yixue  (Jiangsu Yufang Yixue)
巻： 31  号： 6  ページ： 623-625  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3813A  ISSN： 1006-9070  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】肺結核の流行傾向予測におけるSARIMAXモデルの実現可能性を調査する。方法:2013-2018年の無錫市肺結核月発病数及び気象データを基に、それぞれSARIMAモデルとSARIMAXモデルを構築し、RMSEとMAPEによる両モデルの予測効果を比較した。【結果】SARIMA(1,0,2)(1,0,1)12のモデルは,それぞれ35.56%と18.28%のRMSEとMAPEを予測できた。SARIMAX(1,0,2)(1,0,1)12モデルは,それぞれ27.83%と15.08%であった。【結語】SARIMAX(1,0,2)(1,0,1)12モデルは,肺結核の流行傾向予測のために,より良い適合度と予測精度を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気象データ ,  *肺結核 ,  発病
準シソーラス用語： 予測精度 , 【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 (4件)： 肺結核 ,  予測 ,  モデル ,  応用