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J-GLOBAL ID：201602211384422347   整理番号：16A0164635

アンサンブル経験的モード分解とElman神経回路網に基づく赤唐辛子植物高さの予測【Powered by NICT】

Prediction of cayenne pepper plant height based on ensemble empirical mode decomposition and Elman neural network

著者 (4件)： Zhang Yu (Coll. of Engineering, Nanjing Agricultural Univ., Jiangsu Modern Facilities Agricultural Technol. and Equipment ...) ,  Wang Xiaochan (Coll. of Engineering, Nanjing Agricultural Univ., Jiangsu Modern Facilities Agricultural Technol. and Equipment ...) ,  Sun Guoxiang (Coll. of Engineering, Nanjing Agricultural Univ., Jiangsu Modern Facilities Agricultural Technol. and Equipment ...) ,  Li Yongbo (Coll. of Engineering, Nanjing Agricultural Univ., Jiangsu Modern Facilities Agricultural Technol. and Equipment ...)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 18  ページ： 169-174  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 温室制御システムの性能を向上させ,温室内の植物成長と環境要素間の多重時間スケール問題を解明するため,アンサンブル実験モード分解(EEMD)およびElmanニューラルネットワークはこの論文でカイエンペッパーの高さを予測するために使用した。調査対象は,植物高さと環境要素としてのカイエンペッパー8819とその植物高さと環境因子(温度,相対湿度,全内部放射線)を入れてEEMDの方法により分解した。試料採取した乾燥唐辛子植物は2.0の電気伝導率と山東省農業大学からpH値6.5の栄養溶液で灌漑した。EEMD,imf1,imf2,imf3,imf4とimf5と命名した5種類の固有モード関数(インフス)であった。種々の周波数における赤唐辛子植物高さと環境要素の振動はimf1,imf2,imf3とimf4により示したが,カイエンペッパー植物高さと環境要素の変化傾向はimf5で示した。全てインフスは相関係数,標準誤差及び平均絶対誤差,オリジナルの時系列へのそれぞれ1 0および0の近似値とEEMDの再構成による再構成された。EEMD(アンサンブル経験モード分解により得られたインフスを使ってEEMD法およびElmanニューラルネットワークに基づく異なる時間スケール周波数で植物高さ予測モデルを構築した。赤唐辛子の8819サンプルの全ての植物は2セット,トレーニングセットと試験セットに分け比較した。採取した植物と環境要素の平均値は神経回路網の構築に使用した。本論文では,環境因子(温度,相対湿度,全放射)は,EEMD Elmanネットワークの入力層を形成し,乾燥唐辛子植物高さの予測は,EEMD Elmanネットワークの出力層であった。二重層フィードバック構造法は本論文で使用すると,第一層において10節と第2層の3結節であった。機能「トランジグ’はフィードバック層における伝達関数として用い,機能’purelin’を出力層に用いた。試料データは,0.7:0.15:0.15の比率での学習セット,検証セットと検査に分けた。5部分ニューラルネットワークは試料の植物高さと環境要素のimf1,imf2,imf3,imf4とimf5により確立した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  相対湿度 ,  制御系 ,  予測モデル ,  *植物 ,  ネットワーク ,  試料採取 ,  pH【水素イオン指数】 ,  温室 ,  フィードバック ,  相関係数 ,  電気伝導率 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： 環境因子 ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 農業一般  (FB01010A) ,  作物栽培施設  (FB03040V) ,  植物生理学一般  (EH02010Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： アンサンブル経験的モード分解 ,  神経回路網 ,  赤 ,  唐辛子 ,  植物 ,  高さ ,  予測