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アイテム
LSTMを用いた生育予測システムの一実験
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221168
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221168047cb6d1-c2ba-471e-ad7b-19b9f28fd2ad
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-7W-07.pdf (483.3 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | LSTMを用いた生育予測システムの一実験 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 熊本高専 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 熊本高専 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 熊本高専 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 熊本高専 | ||||||||||||||
| 著者名 |
森下, 匡
× 森下, 匡
× 上土井, 茜
× 酒井, 日菜実
× 小山, 善文
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | Recurrent Neural Networkの1つであるLong Short Term Memory（以下LSTMと呼ぶ）を用いて、時系列データに対する予測およびデータセットの作成を行い、生育予測に対するLSTMの有用性について実験および評価を行った。今回用いたデータの構造としては、目的変数に熊本県阿蘇市におけるトマト収穫量データ。説明変数には収穫日より過去50日分の気温・降水量・日射量の気象情報を説明変数として学習を行った。7層からなるDeep Neural NeteworkとLSTMの精度比較結果ではLSTMの方が精度が良いことが実験より明らかになった。 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 865-866, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
