ニューラルネットワークによる牧草生産力の推定手法
書誌事項
- タイトル別名
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- A Method for Estimating Pasture Productivity using Neural Network.
- ニューラル ネットワーク ニヨル ボクソウ セイサンリョク ノ スイテイ シュ
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抄録
草地の造成・生産維持に最適な草種を選定するためには, 気象条件に応じた各草種の月別, 年間生産量を推定することが不可欠である。 そこで, 実測値を基礎にさまざまな草種および気象条件下での生産を推定するモデルを作成するための方法として, 重回帰分析およびニューラルネットワークをとりあげ, 刈り取り試験による実測値とモデルによる推定値の適合性を比較して, 二つのモデルの実用性の評価を行った。 3年間にわたる3草種の刈り取り試験データ165データを用いてモデルを構築し, その推定精度を比較した。その結果, 明らかにニューラルネットワークの方が相関係数が高かった。 以上の結果から, ニューラルネットワークは牧草生産力の推定手法として重回帰式よりも有効であることが示された。
収録刊行物
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- 日本草地学会誌
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日本草地学会誌 44 (2), 138-141, 1998
日本草地学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001205754322688
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- NII論文ID
- 110003849724
- 10011771536
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- NII書誌ID
- AN00194108
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- ISSN
- 21886555
- 04475933
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- NDL書誌ID
- 4536226
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- IRDB
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
