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J-GLOBAL ID：201802233582854093   整理番号：18A0281171

圃場容水量と永久萎ちょう点を予測するためのホタルアルゴリズムに基づくサポートベクトルマシンの応用【Powered by NICT】

Application of firefly algorithm-based support vector machines for prediction of field capacity and permanent wilting point

著者 (8件)： Ghorbani Mohammad Ali (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Ghorbani Mohammad Ali (Engineering Faculty, Near East University, 99138 Nicosia, North Cyprus, Mersin 10, Turkey) ,  Shamshirband Shahaboddin (Department for Management of Science and Technology Development, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Shamshirband Shahaboddin (Faculty of Information Technology, Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Zare Haghi Davoud (Department of Soil Science, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Azani Atefe (Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Bonakdari Hossein (Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran) ,  Ebtehaj Isa (Department of Civil Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran)
資料名： Soil & Tillage Research  (Soil & Tillage Research)
巻： 172  ページ： 32-38  発行年： 2017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： 土壌圃場容水量(FC)と永久しおれ点(PWP)は多くの生物物理学的モデルと農業活動における重要なパラメータであった。これらのパラメータを直接測定できるが,それらの測定は非常に高価である。本研究の目的は,いくつかの容易に入手可能な土壌特性を利用したFCとPWPを予測するためのホタルアルゴリズム(FFA)技術(SVM FFA)と組み合わせたハイブリッドサポートベクトルマシン(SVM)を開発することであった。データは東アゼルバイジャン州,イランの北西に位置する土壌断面の異なる層位から採取した215の土壌サンプルから構成されている。いくつかの重要なパラメータ,砂,シルト,粘土,バルク密度,および有機物含有量を入力として使用した,一方,土壌FCとPWPは出力パラメータであった。SVM FFA融合手法モデルからの予測は,SVMおよび人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルと比較した。モデルの結果は,二乗平均平方根誤差(RMSE),相関係数(CC)と相対二乗平均平方根誤差(RRMSE)に関して比較した。モデルの比較は,PWPのRMSE=2.873%,CC=0.962,FC RRMSE=8.745%及びRMSE=1.935%,CC=0.965,RRMSE=10.619%が試験データセットで得られたSVM FFA融合手法モデルは,訓練データセットにおけるPWPのRMSE=2.402%,CC=0.972,FCとRMSE=1.720%RRMSE=7.677%,CC=0.969,RRMSE=5.512%を用いたSVMとANNモデルより良い予測をしたことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 有機物 ,  層序 ,  粘土 ,  農業 ,  イラン・イスラム共和国 ,  土壌断面 ,  ニューラルネットワーク ,  アゼルバイジャン共和国 ,  シルト ,  *サポートベクトルマシン ,  容積重 ,  *圃場容水量 ,  相関係数
準シソーラス用語： 訓練データ ,  土壌試料 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 場容量 ,  ハイブリッドモデル ,  永久萎凋点

分類 (1件)： 土壌管理  (FB04070J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 圃場容水量 ,  永久 ,  予測 ,  ホタルアルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  応用