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J-GLOBAL ID：202202250188613250   整理番号：22A0917650

サポートベクトルマシンに基づく農業保険需要予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Agricultural insurance demand forecasting model based on support vector machine

著者 (2件)： Qin Lingling (Harbin University of Commerce,School of Public Finance and Administration,Harbin,China,150028) ,  Liu Bo (Harbin Finance University,School of Investment and Insurance,Harbin,China,150030)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICMTMA  ページ： 725-728  発行年： 2022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： 農業保険コスト予測の精度と保険需要予測の満足を改善するために,サポートベクトルマシンに基づく新しい農業保険需要予測モデルをこの論文で提案する。最初に,多数の規則を用いて,サンプルデータの特性を計算し,そして,農業保険需要データを,特徴ランキング結果に従って,完全に採掘した。第二に,マイニング結果に基づいて,範囲変換法を用いて,歴史的農業保険データを前処理した。最後に,保険データの重量を計算し,そして,グローバルおよび局所的カーネル関数を結合して,サポートベクトルマシンの構築を完了した。入力保険需要データサンプルをサポートベクターマシンに,結果は農業保険需要の予測結果である。比較実験結果は,他の従来の予測モデルと比較して,このモデルが農業保険のコストを正確に予測することができ,高いユーザ満足度を持つことを示した。したがって,本論文におけるモデルの実用化性能は強いことを示した。Copyright 2022 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： 保険 ,  前処理 ,  *需要予測 ,  比較試験 ,  *予測モデル ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  *農業保険 ,  特徴ランキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： サポートベクトルマシン ,  農業保険 ,  需要予測 ,  モデル