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J-GLOBAL ID：201902215460721411   整理番号：19A0215928

BPニューラルネットワークに基づく農資在庫データ補間技術【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Jiang Lili (南通科技職業学院,江蘇南通,226007) ,  Jiang Daqing (南通科技職業学院,江蘇南通,226007)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 46  号： 20  ページ： 268-271  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  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： 現在、データの事後分布に従い、欠測値に推定値を挿入するため、通常統計量の分散を過小評価し、統計量推定の信頼範囲が低下し、検出が著しい低下を招く。このために,BPニューラルネットワークに基づく1つの新しい農業インベントリーデータ補間技術を提案した。異なった年における農資在庫データの可比較性を強化するために,データを正規化した。訓練したBPニューラルネットワークに対して、平均絶対誤差、平均二乗誤差、平均予測誤差、平均絶対誤差で統計分析を行い、シミュレーション値と観測シミュレーション値間の離散度を評価した。BPニューラルネットワーク構造を分析し、農資インベントリーデータに対して補間を行う過程で、双方向時間識別シーケンスを構築し、応用前の一時期の農資在庫データ予測の後期データの伝統方式を変え、欠測期間前後に既存の農資在庫データを用い、欠測データに対して予測を行った。農資在庫データの処理の後、既存のサンプルに対して訓練を行い、適合度指標値が0.8より高いならば、訓練結果が信頼でき、それによって欠測値の予測を完成し、農資在庫データの補間を実現する。試験結果は,提案技術の補間精度が高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  統計量 ,  シミュレーション ,  農業 ,  正規化 ,  推定量 ,  統計解析 ,  在庫量 ,  予測誤差 ,  *内挿法
準シソーラス用語： 適合度 ,  欠測 ,  平均二乗誤差 ,  欠測値 ,  *在庫 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  在庫 ,  補間