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J-GLOBAL ID：201702238449513272   整理番号：17A1624806

異なる深さでの短期土壌温度を予測するためのウェーブレットニューラルネットワークと遺伝子発現プログラミングモデル【Powered by NICT】

Wavelet neural networks and gene expression programming models to predict short-term soil temperature at different depths

著者 (8件)： Samadianfard Saeed (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Asadi Esmaeil (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Jarhan Salar (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Kazemi Honeyeh (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Kheshtgar Salar (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Kisi Ozgur (Ilia State University, Faculty of Natural Sciences and Engineering, Tbilisi, Georgia) ,  Sajjadi Shahin (Department of Construction Management, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Manaf Azizah Abdul (Advanced Informatics School, Universiti Teknologi Malaysia, Malaysia)
資料名： Soil & Tillage Research  (Soil & Tillage Research)
巻： 175  ページ： 37-50  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0854B  ISSN： 0167-1987  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨界気象パラメータの一つとして,土壌温度(ST)は,多くの地下土壌生態学的プロセスに大きな影響を及ぼす。STの正確な測定は,フィールド機器の打上げため高価であるという事実のために,近似STに発展する予測モデルは非常に重要である。,日常ST値の正確で,信頼でき,容易に達成可能な予測を達成する現在の研究の主要な目標である。この目的のために,人工神経回路網(ANN),ウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)と遺伝子発現プログラミング(GEP)を含む三種のデータ駆動法の有用性はTabriz総観観測所における土壌の異なる深さでSTの推定のための検討,イラン北西部であった。STと気象パラメータ間の相関係数に準拠して,気温,日照時間と放射が最も,考察したすべての深さでST予測に関する疑い効果を持つことが分かった。これら手法の性能を評価するために,四種類の統計的誤差の指標を用いた:相関係数(CC),平均絶対誤差(MAE),平方根平均二乗誤差(RMSE),Akaikeの情報量基準(A IC)。さらに,Taylor図が観察され,予測されたST値間の類似性を評価するために採用した。結果は,考慮したすべての深さでWNNは,ST予測において最良の性能を有することを明らかにしたが,土壌深さの増加と共に,気象パラメータの影響および推定精度は急速に減少した。結論として,RMSEの低い値とCCの高い値は研究した深さでSTを予測するためのWNNの有効性を証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *地温 ,  *ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  *予測 ,  予測モデル ,  類似性 ,  近似法 ,  イラン・イスラム共和国 ,  気温 ,  日照時間
準シソーラス用語： 推定精度 ,  平均二乗誤差 ,  気象パラメータ ,  *遺伝子発現プログラミング ,  *ウェーブレットニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ駆動技術 ,  気象パラメータ ,  土壌温度

分類 (1件)： 土壌管理  (FB04070J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 短期 ,  土壌温度 ,  予測 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  遺伝子発現プログラミング ,  モデル