In the present case, logistic model

In the present case, logistic modelling approach may be
regarded as a complementary approach for forecasting the
medium- to long-term natural gas demand in China. Logistic modelling
approach is used to express the life-long process and has
been widely applied to demonstrate the growth process in different
fields in general [21–24] and natural gas forecasting in particular
[25–27]. Logistic modelling approach has the ability to capture
historical trend of the data pattern and precisely forecast the future
values. It is believed that optimal estimation of the parameters of
logistic models can greatly enhance the forecasting precision.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกรณีนำเสนอ วิธีการสร้างแบบจำลอง logistic อาจถือเป็นวิธีการสำหรับการคาดการณ์ความต้องการปานกลาง - ให้ระยะยาว- term ก๊าซธรรมชาติในประเทศจีน แบบจำลอง logisticวิธีใช้แสดงกระบวนการตลอดชีวิต และมีถูกใช้อย่างกว้างขวางเพื่อแสดงให้เห็นถึงการเจริญเติบโตในต่างในการทั่วไป [21-24] และก๊าซธรรมชาติคาดการณ์เฉพาะ[25-27] วิธีการสร้างแบบจำลอง logistic มีความสามารถในการจับภาพข้อมูลประวัติศาสตร์แนวโน้มรูปแบบ และการคาดการณ์อนาคตได้อย่างแม่นยำค่า เชื่อการประเมินที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์ของรูปแบบโลจิสติกสามารถเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรณีที่ปัจจุบันวิธีการสร้างแบบจำลองโลจิสติกอาจจะถือได้ว่าเป็นวิธีการเสริมสำหรับพยากรณ์ปานกลางถึงระยะยาวความต้องการใช้ก๊าซธรรมชาติในประเทศจีน การสร้างแบบจำลองโลจิสติกวิธีการที่จะใช้ในการแสดงกระบวนการตลอดชีวิตและได้รับการใช้กันอย่างแพร่หลายในการแสดงให้เห็นถึงกระบวนการการเจริญเติบโตที่แตกต่างกันในสาขาทั่วไป[21-24] และการคาดการณ์ก๊าซธรรมชาติโดยเฉพาะอย่างยิ่ง[25-27] วิธีการสร้างแบบจำลองโลจิสติกที่มีความสามารถในการจับภาพแนวโน้มทางประวัติศาสตร์ของรูปแบบข้อมูลและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำในอนาคตค่า เป็นที่เชื่อว่าการประมาณค่าที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์ของแบบจำลองโลจิสติกมากสามารถเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกรณีปัจจุบันวิธีการแบบจำลองโลจิสติกอาจจะถือว่าเป็นวิธีการเสริม

( สำหรับการพยากรณ์ความต้องการก๊าซธรรมชาติระยะยาวในประเทศจีน วิธีการสร้างแบบจำลอง
โลจิสติกที่ใช้แสดงกระบวนการชีวิตและมี
อย่างกว้างขวาง แสดงให้เห็นถึงกระบวนการการเจริญเติบโตในเขตข้อมูลที่แตกต่างกัน
ทั่วไป [ 21 – 24 ] และก๊าซธรรมชาติพยากรณ์โดยเฉพาะ
[ 25 – 27 ]วิธีการแบบจำลองโลจิสติกมีความสามารถที่จะจับแนวโน้มของข้อมูลทางประวัติศาสตร์
รูปแบบและถูกต้องการพยากรณ์ค่าในอนาคต

เชื่อกันว่า การประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองที่เหมาะสมของ
Logistic อย่างมากสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่แม่นยำ