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J-GLOBAL ID：202202233611057283   整理番号：22A0807400

ハイブリッド構造における遺伝的アルゴリズムと人工ニューラルネットワークを用いたプラント水消費制御の最適化,モデリングおよび実装【JST・京大機械翻訳】

Optimization, Modeling and Implementation of Plant Water Consumption Control Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network in a Hybrid Structure

著者 (2件)： Buelbuel Mehmet Akif (Vocational School of Technical Sciences, Hitit University, Corum, Turkey) ,  OEztuerk Celal (Faculty of Engineering, Computer Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 47  号： 2  ページ： 2329-2343  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 農業灌漑のために推奨されたスマートおよび節水システムは,限られた水資源を有する国および地域にとって非常に重要である。従って,人工ニューラルネットワークを用いてクルミプラント用のスマートデバイスとスマートフォンにより監視できるコスト効率の良いスマート灌漑システムを開発することを目指した。したがって,温度(HM1),温度-土壌湿度値(HM2),および温度-土壌水分-植物ライフサイクル(HM3)に基づく3つの異なる人工ニューラルネットワークモデルを,気候および環境因子を考慮したプラントの水需要を推定するために形成した。人工ニューラルネットワークで使用されるパラメータの最適化を,ハイブリッド構造を構築することによって遺伝的アルゴリズムを用いて実現して,形成された3つの異なるモデルにおけるスマート灌漑システムの最大効率を得た。FAO Penman-Monteith方程式によって推定した参照蒸発散量(ET_o)とクルミ植物の関連蒸発散量(ET_c)値に従って形成された灌漑プログラムの推定において,HM2モデルはHM1よりも16.6%とHM3が6.5%だけ効率的結果を提供した。HM2とのハイブリッドモデルによって提示された最適スマート灌漑システム,最も成功したモデルを分析し,得られたデータを用いて応用を創造した。さらに,入力パラメータを,スマート灌漑システムにおけるより効率的な結果を得るために使用するべきであり,開発したハイブリッド構造によって最適化した。提示したスマート灌漑システムは,少ない水を消費し,野生灌漑のような古典的方法と比較して,水消費測定および人力に関する節約を提供し,それは,測定できず,多くの水を消費した。Copyright King Fahd University of Petroleum & Minerals 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  方程式 ,  水資源 ,  ライフサイクル ,  灌漑 ,  *ニューラルネットワーク ,  気候 ,  クルミ ,  *モデリング ,  土壌水 ,  パラメータ ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *複合構造 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  スマート灌漑スケジュール ,  スマートホン

分類 (1件)： 作物栽培施設  (FB03040V)

タイトルに関連する用語 (9件)： ハイブリッド構造 ,  遺伝的アルゴリズム ,  人工ニューラルネットワーク ,  プラント ,  水 ,  消費 ,  最適化 ,  モデリング ,  実装