Item type |
Trans(1) |
公開日 |
2016-05-24 |
タイトル |
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タイトル |
SW-SVRを用いた施設園芸環境向け知的制御システムの評価 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Evaluation of Agricultural Environmental Control System Using SW-SVR |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[コンシューマ・システム論文] 農業,環境制御システム,時系列予測,サポートベクター回帰,無線センサネットワーク |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
著者所属 |
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静岡大学大学院総合科学技術研究科 |
著者所属 |
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静岡大学大学院情報学研究科 |
著者所属 |
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静岡大学大学院情報学研究科 |
著者所属 |
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情報通信研究機構 |
著者所属 |
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静岡県農林技術研究所 |
著者所属 |
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静岡大学大学院総合科学技術研究科/科学技術振興機構,さきがけ |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Shizuoka University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Shizuoka University |
著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Information and Communications Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Shizuoka Prefectural Research Institute of Agriculture and Forestry |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University / JST, PRESTO |
著者名 |
兼田, 千雅
井林, 宏文
鈴木, 雄也
黒田, 正博
大石, 直記
峰野, 博史
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著者名(英) |
Yukimasa, Kaneda
Hirofumi, Ibayashi
Yuya, Suzuki
Masahiro, Kuroda
Naoki, Oishi
Hiroshi, Mineno
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
農業分野では,センサネットワークを用いて農作物の栽培環境や生育状況を収集し,そのときの状況に応じた制御を自動的に行うシステムの開発が進められている.しかし,既存システムでは,農業従事者の経験や勘による制御を適切に再現しきれていないという課題があった.そこで本稿では,農業従事者の栽培で実施される予測制御を人の介在なしに高精度かつリアルタイムに再現するため,SW-SVRを用いた施設園芸環境向け知的制御システムを提案する.SW-SVRは,現在の環境に特化した予測モデルの構築と再構築を自律的に繰り返すことで,計算量を削減しつつ高精度な予測を実現する.提案システムのプロトタイプ実装として窒素吸収量予測制御システムを実装し,プロトタイプシステムを用いた現場実証実験を実施した結果,SW-SVRは従来の予測手法やオンライン学習器と比べ,窒素吸収量の予測誤差を大幅に削減し,栽培後には糖度8%以上の高糖度なトマトを収穫することに成功した. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In the agriculture, environmental control systems are becoming more widespread and sophisticated. The systems collect the environmental information using sensor networks and control depending on the situation. However, it is difficult to reproduce the control based on the experience and the intuition of farmers using existing systems. In this paper, we propose agricultural environmental control system using SW-SVR. The proposed system can do farm work like farmers without relying on famers. This system uses SW-SVR that can predict future environment with high accuracy and low calculation cost. We implemented nitrogen absorption amount prediction control system as the prototype system using SW-SVR and evaluated the prediction performance of SW-SVR. The results demonstrated that SW-SVR reduced remarkably the prediction error of nitrogen absorbed amount compared with conventional machine learning and online learning. In addition, the proposed system cultivated high quality tomatoes that have over 8% of sugar content. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628043 |
書誌情報 |
情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS)
巻 6,
号 1,
p. 22-32,
発行日 2016-05-24
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2186-5728 |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |