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J-GLOBAL ID：202202259532542069   整理番号：22A0707908

ARIMAモデルの採用によるモロッコにおけるCOVID-19の成長の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting the Growth of COVID-19 in Morocco by Adopting an ARIMA Model

著者 (3件)： Rguibi Mohamed Amine (LAROSERI, Department of Computer Science, University of Chouaib Doukkali, Faculty of Science, El Jadida, Morocco) ,  Madani Abdellah (LAROSERI, Department of Computer Science, University of Chouaib Doukkali, Faculty of Science, El Jadida, Morocco) ,  Moussa Najem (LAROSERI, Department of Computer Science, University of Chouaib Doukkali, Faculty of Science, El Jadida, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1417  ページ： 924-929  発行年： 2022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： 本論文の目的は,モロッコにおけるCOVID-19の時間発展を予測し予測するために,時系列データ,すなわち自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデルを使用する良く知られた統計解析モデルの適用にある。データセットは,最初の2月から8月までの確認されたおよび死亡症例を含むモロッカン健康省ウェブサイトから抽出した。ARIMA予測モデルの評価を,COVID-19Moroccanデータを訓練するための特徴工学を用いて行い,また,このARIMAモデルの精度を評価し,検証するために,根平均二乗誤差(RMSLE)を用いた。COVID-19の予測結果は,198,506の値に到達し,死亡症例は11月末までに4311の値を登録できた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  回帰分析 ,  予測 ,  統計解析 ,  精度 ,  死 ,  モロッコ王国 ,  *モデル ,  平均値 ,  *ARMAモデル ,  時間発展 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 時系列データ ,  *ARIMAモデル ,  平均二乗誤差 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： COVID-19 ,  モロッコ ,  ARIMAモデル ,  予測

分類 (1件)： 風力エネルギー  (LB03060X)

タイトルに関連する用語 (5件)： ARIMAモデル ,  採用 ,  モロッコ ,  成長 ,  予測