Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 5
 İndirme 4
A Machine-learning-based Model For Forecasting Medical Device Foreign Trade
2020
Dergi:  
Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology A - Applied Sciences and Engineering
Yazar:  
Özet:

Forecasting the medical device foreign trade is a very important issue and a challenging problem due to many external artifacts in the medical device market for making an efficient policy. Many reports, including the simple statistical based methods do not provide sufficient forecasting for foreign trade and this problem may be solved using a machine-learning based approach. The purpose of this study is to introduce an efficient model for forecasting medical device foreign trade. In this respect, export and import data obtained with 54 different commodity codes were performed using some machine-learning algorithms. The best prediction performance was achieved with SVM regression model with the average R2=0.974 and for the last five years. In 2025, total medical device exports and imports are expected to be $1.03 billion and $2.12 billion, respectively. We also performed Market Penetration Index and Product Diversification Index to analyze medical device foreign trade.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology A - Applied Sciences and Engineering

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik; Sağlık Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 634
Atıf : 275
© 2015-2024 Sobiad Atıf Dizini