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J-GLOBAL ID：201702251708266766   整理番号：17A1730052

農家の交換速度を拡大するために多重線形回帰を用いたイネ栽培時間を予測するための気象解析【Powered by NICT】

Weather analysis to predict rice cultivation time using multiple linear regression to escalate farmer’s exchange rate

著者 (2件)： Luminto (School of Electrical Engineering and Informatics, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia) ,  Harlili (School of Electrical Engineering and Informatics, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAICTA  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生産を増加させ,国家経済を向上するために農業は国家経済の主要部門の1つであり,政府年間からより多くの注目を集めている。,特に稲作農業は,作物障害をもたらす可能性がある極端な気象(地球温暖化)のような過去数十年のための様々な問題に挑戦されている。気象点から,本報は,農民の交換速度(FER)を拡大するために希望の稲作時間を予測するための気象解析プログラムを構築することを目的とした。農夫交換速度は,ある領域から農民は繁栄かを決定するために代理指標である。気象解析は過去1年間の国家統計局から国立天気予報と農民の交換速度データからの気象データを検索し,気象とFERの間の相関を決定するために多重線形Regreesion(MLR)を用いて回帰モデルを構築するために得られたデータを用いて実施した。変数は「平均温度」,「平均湿度」,「降雨」,「太陽放射」である。得られたモデルを用いて,線図を用いて予測されている。評価に基づいて試験した2種類の異なる領域から提案された分析は0.39~1.34の間の全体的な根平均二乗誤差(RMSE)を与えた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *栽培 ,  太陽放射 ,  天気予報 ,  農業 ,  農作物 ,  気象データ ,  降雨 ,  回帰モデル ,  農民 ,  *線形性 ,  地球温暖化 ,  湿度 ,  *気象
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  稲作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 農家 ,  拡大 ,  多重線形回帰 ,  イネ ,  栽培 ,  予測 ,  気象 ,  解析