Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2023-07-17 |
タイトル |
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タイトル |
複数モデルを用いた平均収穫日数からのずれに着目したトマト実の短期収量予測手法の提案 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A proposal for yield prediction using multiple models based on the average number of days to harvest tomato fruit in greenhouse horticulture |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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室蘭工業大学大学院 |
著者所属 |
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室蘭工業大学大学院 |
著者所属 |
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室蘭工業大学大学院 |
著者所属 |
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室蘭工業大学大学院 |
著者所属 |
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エア・ウォーター株式会社千歳農園 |
著者所属 |
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室蘭工業大学大学院 |
著者所属(英) |
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en |
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Muroran Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Muroran Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Muroran Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Muroran Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Air Water Inc, Chitose |
著者所属(英) |
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en |
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Muroran Institute of Technology |
著者名 |
吉田, 侑成
小林, 洋介
佐藤, 和彦
近藤, 敏志
堀江, 達郎
渡邉, 真也
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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 |
農場を運営する農業法人は,2 週間から 1 カ月単位で取引先と出荷量に関する契約をしていることが多く,農家にとって 2 週間先の収穫量を正確に予測することは経営上,非常に重要となる.本研究では,湿度や灌水などの栽培環境をある程度コントロール可能な施設栽培環境下における,短期収量予測を試みた.本研究で対象とした施設栽培では,温度等についてある程度管理可能なものの自然光を利用しているため天候等による不確定要素による影響も大きく,高精度な予測を行うことは難しい.本研究では,複数の異なる機械学習モデルを併用することで,季節性,年ごとの傾向の違いに対応した収量予測モデルを開発し,実際の施設栽培農園での検証実験を行った. |
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 |
AN10505667 |
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2023-MPS-144,
号 13,
p. 1-4,
発行日 2023-07-17
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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 |
2188-8833 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |