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J-GLOBAL ID：201702262456846846   整理番号：17A0294067

混合モデルに基づくたばこの販売量予測【JST・京大機械翻訳】

Cigarette sales volumes forecast based on hybrid model

著者 (5件)： Zhu Junjiang (Mechanical & Electronic Engineering Institute, China Jiliang University) ,  He Xiangzhu (Telecommunication School, South-Central University for Nationalities) ,  Wang Jianshu (Information Center, Hubei Provincial Tobacco Monopoly Administration) ,  Li Xiaolu (Mechanical & Electronic Engineering Institute, China Jiliang University) ,  Zhang Yuanhui (Mechanical & Electronic Engineering Institute, China Jiliang University)
資料名： Zhongguo Yancao Xuebao  (Zhongguo Yancao Xuebao)
巻： 22  号： 5  ページ： 111-116  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2788A  ISSN： 1004-5708  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： 本論文では,一次タバコの専売局のためのタバコのための戦略を確立するために,ウェーブレット変換,回帰分析,およびニューラルネットワークアルゴリズムによって構成される混合モデルを提案する。ウェーブレット分解によって,非定常状態の時系列を低周波成分,中間周波数成分,および残差成分の3つの部分に変換して,それらは全体の傾向,季節的変動,および非定常ゆらぎをシミュレートするために使用される。次に,回帰分析と神経回路網アルゴリズムを用いて各成分を予測し,最終的に予測結果を重ね合わせることによって最終予測結果を得た。湖北省のある市のタバコ販売データを例として、提案方法の検証を行った。自己回帰移動平均モデルとニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,予測モデルの予測偏差はそれぞれ4.62%と2.58%減少した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 季節的変動 ,  ウェーブレット変換 ,  アルゴリズム ,  LF【周波数】 ,  ゆらぎ ,  回帰分析 ,  中間周波数 ,  *たばこ ,  予測モデル ,  残差 ,  神経回路網
準シソーラス用語： 非定常性 ,  非定常状態 ,  ウェーブレット分解 ,  *混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cigarette sales prediction ,  hybrid forecast model ,  wavelet decomposition ,  linear regressive ,  neural network

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 混合モデル ,  たばこ ,  販売量 ,  予測