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J-GLOBAL ID：202102269850326129   整理番号：21A1084499

遼陽市における参照作物の蒸散量予測【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Li Xuanyu (遼寧省遼陽水文局,遼寧 遼陽 111000)
資料名： Heilongjiang Shuili Keji  (Heilongjiang Shuili Keji)
巻： 48  号： 9  ページ： 40-43,98  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4539A  ISSN： 1007-7596  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： 改良パーティクルスウォーム最適化(ADAPPSO)を用いて,従来のPSOアルゴリズムが局所極値に陥りやすいという問題を解決し,このアルゴリズムでは,PSOアルゴリズムにおける局所極値減少の経路は,非線形減少の適応慣性重みを用いた。遼陽地区を例として、BPネットワークの関連パラメータをADAPP-SOアルゴリズムを用いて最適化し、平均影響値法(MIV)を用いて変数データを選別し、その後、参考作物の蒸散量(ET0)に対して構築したADAPPSO-BPモデルを用いて予測した。これに基づいて,ADAPPSO-BP,PSO-BPおよびBPネットワーク予測モデルを構築した。結果は以下を示した。ADAPPSO-BBP,PSO-BP及びBPネットワーク予測モデルの平均絶対誤差MAEは0.2047,0.2415,0.3561,3モデルの決定係数R2は0.9612,0.9530,0.8975であった。3つのモデルの中で,MAEは最小であり,最大R2はADAPPSO-BPモデルであり,ET0の予測能力を改良するのに,このモデルは強い有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *農作物 ,  有効性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  決定係数 ,  予測能力 ,  *蒸散量 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  食品の分析  (FJ01030U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 市 ,  参照 ,  作物 ,  蒸散量 ,  予測