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J-GLOBAL ID：201902260592363215   整理番号：19A1698048

自然換気温室の時間毎の空気交換数のリアルタイム推定に向けたニューラルネットワークモデルと空力的および経験的モデルとの比較

Comparison of neural network models with aerodynamic and empirical models toward real-time estimation of the number of air exchanges per hour of a naturally ventilated greenhouse

著者 (4件)： MATSUDA Ryo (Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo) ,  HAYANO Kota (Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo) ,  YAGI Satoshi (Faculty of Agriculture, The University of Tokyo) ,  FUJIWARA Kazuhiro (Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo)
資料名： 農業気象  (Journal of Agricultural Meteorology)
巻： 75  号： 3  ページ： 166-172(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： X0731A  ISSN： 0021-8588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューラルネットワーク(NN)モデルを用いてリアルタイムに自然換気温室の時間当たりの空気交換数(N)を推定する可能性を評価した。空力(AD)モデルと経験的モデルを用いて,異なるタイプのモデルを比較した。植物を含まない屋根通気材を有する8スパンのVenlo型温室におけるNの値を,17日間のCO₂によるトレーサガス法を用いて測定した。Bernoulliの定理,経験的モデル,および説明変数が異なるいくつかのNNモデルから導いたADモデルを,10回の交差検証を行った4508のデータポイントで訓練し検証した。最初に,ADモデル,経験的モデル,および風向の有無による経験的モデルの同じ説明変数を用いた2つのNNモデルを比較した。測定値と推定N値の間の関係における平均精度(二乗平均誤差(RMSE)と決定係数(r²))は,2つのNNモデルで最も高く,経験的モデルとADモデルが続いた。次に,4つのNNモデルを比較した。それらの間の差異は,説明変数として,内部(T_i)と外部(T_o)の気温の差異またはT_iとT_oの両方の差異だけを使用して,太陽放射照度(I)を使用するか否かを含んだ。気温がどのように処理されるかにかかわらず,Iを使用した場合に精度のわずかな改善があった。従って,NNモデルは,本研究で考慮したADおよび経験的モデルよりも自然換気温室のN推定において高い精度を示す傾向があった。著者らの比較で最も優れたNNモデルで,平均RMSEが1.08h^-1で,平均r²が0.79であった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *温室 ,  *ニューラルネットワーク ,  モデル ,  自然換気 ,  気体 ,  Bernoulliの定理 ,  パラメータ ,  変数 ,  空力模型 ,  精度 ,  気温 ,  環境管理 ,  機械学習 ,  *空気力学 ,  放射照度
準シソーラス用語： トレーサガス ,  *ニューラルネットワークモデル ,  環境制御 ,  空力モデル ,  経験的モデル ,  推定精度 ,  説明変数 ,  太陽放射照度

著者キーワード (5件)： 二酸化炭素 ,  環境制御 ,  機械学習 ,  自然換気 ,  トレーサガス法

分類 (2件)： 作物栽培施設  (FB03040V) ,  換気  (PC02040B)

引用文献 (17件)：

• Baptista FJ, Bailey BJ, Randall JM, Meneses JF, 1999: Greenhouse ventilation rate: theory and measurement with tracer gas techniques. Journal of Agricultural Engineering Research 72, 363-374.
• Boulard T, 2006: Greenhouse natural ventilation modelling: a survey of the different approaches. Acta Horticulturae 719, 29-40.
• Boulard T, Baille A, 1995: Modelling of air exchange rate in a greenhouse equipped with continuous roof vents. Journal of Agricultural Engineering Research 61, 39-48.
• Boulard T, Draoui B, 1995: Natural ventilation of a greenhouse with continuous roof vents: measurements and data analysis. Journal of Agricultural Engineering Research 61, 27-36.
• Boulard T, Feuilloley P, Kittas C, 1997: Natural ventilation performance of six greenhouse and tunnel types. Journal of Agricultural Engineering Research 67, 249-266.

タイトルに関連する用語 (7件)： 自然換気 ,  温室 ,  リアルタイム ,  推定 ,  ニューラルネットワークモデル ,  空力 ,  経験的モデル