文献

J-GLOBAL ID：202202281014578370   整理番号：22A0643289

回帰と自己回帰統合移動平均(ARIMA)の間の漁業予測,物理的アプローチ比較【JST・京大機械翻訳】

Fisheries forecasting, physical approach comparison between regression and autoregressive integrated moving average (ARIMA)

著者 (5件)： Ahmad T E (Marine Information System, Indonesia University of Education, Dr. Setiabudi Avenue No.229, Isola, Bandung, 40154, Indonesia.) ,  Rais A (Marine Information System, Indonesia University of Education, Dr. Setiabudi Avenue No.229, Isola, Bandung, 40154, Indonesia.) ,  Azhari D R (Marine Information System, Indonesia University of Education, Dr. Setiabudi Avenue No.229, Isola, Bandung, 40154, Indonesia.) ,  Rosalia A A (Marine Information System, Indonesia University of Education, Dr. Setiabudi Avenue No.229, Isola, Bandung, 40154, Indonesia.) ,  Hutapea R Y F (Dumai Marine and Fisheries Polytechnic, Jl. Wan Amir No. 1, Kota Dumai, Riau, Indonesia)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 967  号： 1  ページ： 012031 (8pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 漁業資源の電力は,持続可能性と人間のニーズを維持する努力として,予測結果の分析を必要とする。予測は過去の事実に基づいて予測するためのアプローチであり,それは意思決定支援システムとして使用されることが期待される。しかし,精度には問題がある。本研究では,物理的ベンチマーク(季節と気候)による漁業予測における最も適切な選択としてどの方法が利用できるかを見出すためにARIMAと回帰法を比較した。漁業予測のテーマによる様々な研究に関する系統的文献研究を行った。調査は,海洋物理的影響に関する基本的予測方法および文献の明示的議論の形式における主要基準による研究に焦点を合わせた。次に,PRISMAを用いて,海洋物理的特徴による予測に対して,漁業ストックまたは着陸を組み合わせることによって,探索方法を定義した。結果は,ARIMAモデルがデータ自己相関の履歴を捕えて,それを実行できる予測フレームワークに外挿するので,ARIMAモデルが回帰より良い公正値と精度を有することを示した。したがって,それは付加的な海洋物理的変動性の利用に最も適している。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  外挿法 ,  電力 ,  予測 ,  気候 ,  海洋物理学 ,  季節 ,  *在庫量 ,  漁業 ,  性質 ,  ベンチマーク ,  意思決定支援システム ,  文献調査
準シソーラス用語： *ARIMAモデル ,  持続可能性 ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生態系  (EE01040P) ,  漁労一般  (FH03010G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己回帰 ,  統合 ,  ARIMA ,  漁業 ,  予測 ,  物理