網内の魚の振る舞いを表現した状態空間モデルによる定置網漁のための日単位漁獲量予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-05-23
• タイトル: 網内の魚の振る舞いを表現した状態空間モデルによる定置網漁のための日単位漁獲量予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Daily Fish Catch Forecasting For Fixed Shore Net Fishing Using State Space Model Describing Probabilistic Behavior of Fish Inside Net
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: テーマセッション1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: KDDI総合研究所
• 著者所属: KDDI総合研究所
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI Research, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI Research, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 幸加木, 裕也; 俵, 直弘; 小林, 哲則; 橋本, 和夫; 福嶋, 正義; 井戸上, 彰; 小川, 哲司
• 著者名(英): Yuya, Kokaki; Naohiro, Tawara; Testsunori, Kobayashi; Kazuo, Hashimoto; Masayoshi, Hukushima; Akira, Idoue; Tetsuji, Ogawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 定置網漁に関する知識を組み込んだ状態空間モデルを作成し，日単位の漁獲量予測に適用することを試みた．日々の漁獲量の正確な予測は，漁業従事者の意思決定，ならびに漁業の効率的なオペレーションに貢献する．研究では，定置網における漁獲量予測に適したモデルとして，定置網内の魚の振る舞いを確率的に記述した状態空間モデルを構築することを試みた．この手法は，ハミルトニアンモンテカルロ法によりパラメータの推定と予測を逐次的に行う枠組みとなっている．小型定置網漁における実際の漁獲量データと公開されている周辺海域の気象データを用いて日単位漁獲量予測実験を行ったところ，定置網漁の知識を組み込んだモデルを用いることで，典型的な状態空間モデルの予測誤りを大幅に削減できることがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A state space model that incorporates knowledge on fixed shore net fishing was developed and successfully applied to daily fish catch forecasting. Accurate daily fish catch prediction can support fishery workers with their decision-making and efficient operation. The present study attempts to develop a fish catch forecasting method using a state space model that describes probabilistic behaviors of fish inside the net. In this method, the parameter estimation and forecasting are sequentially carried out using Hamiltonian Monte Carlo method. The experimental comparisons conducted using actual fish catch data and public meteorological data demonstrated that the developed forecasting system suitable for fixed shore net fishing reduced significant prediction errors over the systems using legacy state space models.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2019-CVIM-217, 号 3, p. 1-6, 発行日 2019-05-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会