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Forecasting of Electromagnetic Radiation Time Series: An Empirical Comparative Approach

机译：电磁辐射时间序列的预测：一种经验比较方法

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This study compares the performance of time series models for forecasting electromagnetic radiation levels at Yesilce neighborhood in Mus, Turkey.To make successful predictions using EMF time series, which is obtained in the 36-month measurement process using the calibrated Wavecontrol SMP2 device, nine different models were used. In addition to Mean, Naive, Seasonal Naive, Drift, STLF and TBATS standard models, more advanced ANN models such as NNETAR, MLP and ELM used in the R software environment for forecasting. In order to determine the accuracy of the models used in the EMF time series used in the study, mean absolute error (MAE), relative mean absolute error (RMAE) metrics were used. The best results obtained with NNETAR, Seasonal Naive, MLP, STLF, TBATS, and ELM models, respectively.
机译：这项研究比较了时间序列模型在预测土耳其穆瑟（Yesilce）附近电磁辐射水平时的性能。要使用EMF时间序列进行成功的预测，该时间序列是在36个月的测量过程中使用校准的Wavecontrol SMP2装置获得的，其中有9种使用模型。除了Mean，Naive，Seasonal Naive，Drift，STLF和TBATS标准模型外，R软件环境中用于预测的更高级的ANN模型（如NNETAR，MLP和ELM）。为了确定研究中使用的EMF时间序列中使用的模型的准确性，使用了平均绝对误差（MAE），相对平均绝对误差（RMAE）度量。分别使用NNETAR，Seasonal Naive，MLP，STLF，TBATS和ELM模型可获得最佳结果。

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