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J-GLOBAL ID：202202267296860584   整理番号：22A0562992

確率的作物収量予測のための深層ニューラルネットワークのBayesマルチモデリング【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Multi-modeling of Deep Neural Nets for Probabilistic Crop Yield Prediction

著者 (5件)： Abbaszadeh Peyman (Center for Complex Hydrosystems Research, Department of Civil, Construction and Environmental Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, AL, USA) ,  Gavahi Keyhan (Center for Complex Hydrosystems Research, Department of Civil, Construction and Environmental Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, AL, USA) ,  Alipour Atieh (Center for Complex Hydrosystems Research, Department of Civil, Construction and Environmental Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, AL, USA) ,  Deb Proloy (Center for Complex Hydrosystems Research, Department of Civil, Construction and Environmental Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, AL, USA) ,  Moradkhani Hamid (Center for Complex Hydrosystems Research, Department of Civil, Construction and Environmental Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, AL, USA)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 314  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  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： 農業計画の不可欠な側面は,正確な収率予測である。深層学習(DL)のような人工知能(AI)技術は,この問題に対する実用的な解決策を達成するための効果的な手段として認識されてきた。しかし,これらの手法は決定論的推定を提供し,モデル予測に含まれる不確実性を考慮していない。本研究は,3DCNN(3D畳込みニューラルネットワーク)とConvLSTM(畳込み長短温度記憶)を含む多重深層ニューラルネットワークの出力を統合するために,Bayesモデル平均化(BMA)と一組のCopula関数を用いるフレームワークを提示し,米国の3州にわたって100郡にわたるダイズ作物収量の確率的推定を提供した。この研究の結果は,提案されたアプローチが3DCNNとConvLSTMネットワークのみより正確で信頼性のあるダイズ作物収量予測を生成する一方,モデルの不確実性を説明することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  *農作物 ,  ニューラルネットワーク ,  ダイズ ,  人工知能 ,  多重化 ,  三次元 ,  *作物収量
準シソーラス用語： 決定論 ,  *収量予測 ,  深層学習 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  モデルの不確実性 ,  確率的推定

分類 (1件)： トウモロコシ  (FC03034D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  作物収量 ,  予測 ,  深層ニューラルネットワーク ,  マルチ ,  モデリング