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J-GLOBAL ID：202202285065187274   整理番号：22A1172955

農薬中毒における3つの予測モデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of three prediction models in pesticide poisoning

著者 (11件)： Sun Peng (Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering of Ministry of Education, School of Public Health, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Sun Peng (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Ludi (Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering of Ministry of Education, School of Public Health, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Ludi (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Han Lei (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhang Hengdong (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Shen Han (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhu Baoli (Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering of Ministry of Education, School of Public Health, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Zhu Baoli (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Wang Boshen (Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering of Ministry of Education, School of Public Health, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Wang Boshen (Institute of Occupational Disease Prevention, Jiangsu Provincial Center for Disease Prevention and Control, Nanjing, Jiangsu, China)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 20  ページ： 30584-30593  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 農薬中毒の合理的予測モデルを確立し,江蘇省における農薬中毒の将来の傾向を予測するため,公衆衛生資源の合理的配分と予防と制御戦略の処方の基礎を提供するために,2006年から2020年までの江蘇省における農薬中毒の数を収集した。グレイモデル(GM(1,1))モデル,自己回帰統合移動平均モデル(ARIMA)モデルおよび指数平滑化モデルを,予測および比較解析のために使用した。最後に,最良適合効果のモデルを選択した。ARIMA(0,1,1)(0,1,0)_12モデル,Holt-Winters乗法モデルおよびGM(1,1)の平均相対誤差は,それぞれ0.096,0.058および0.274であった。GMモデルの適合効果は最悪であり,一方,ARIMA(0,1,1)(0,1,0)_12モデルとHolt-Winters乗算モデルの適合効果は相対的に良く,それは基本的に予測に使用できる。Holt-Winters乗法モデルは,農薬中毒数の予測において,最良の適合効果および最高の精度を有する。次の3年の農薬中毒の数は,Holt-Winters乗法モデルに従って,合計1232で,454,410,および368である。次の3年間の農薬中毒の数の予測を通して,本論文は,将来における農薬関連政策の定式化のための基礎を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指数平滑法 ,  *農薬 ,  *農薬中毒 ,  乗算 ,  公衆衛生 ,  定式化 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 予測モデル ,  農薬 ,  農薬中毒

分類 (5件)： エネルギー資源及び開発  (LB01000V) ,  数値計算  (JE02000J) ,  研究開発  (SA01040R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 農薬中毒 ,  予測モデル ,  応用