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J-GLOBAL ID：202202277438680873   整理番号：22A1003880

LSTMアルゴリズムに基づく知的節水灌漑予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Based on the Internet of Things Precision Farmland Irrigation System Key Technology Research

著者 (2件)： Li Xuejun (四川大学錦城学院, 成都 611731) ,  Cheng Hong (成都理工大学, 成都 610059)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 44  号： 3  ページ： 22-27,32  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  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： 現在の農地灌漑不足科学技術の指導、水資源の浪費が深刻である現状に対して、灌漑用水の利用効率を高めるため、知恵農業灌漑システムの体系構造に基づいて、LSTMアルゴリズムに基づく知恵農業灌漑予測モデルを提案し、作物成長の需要に従って、作物成長の需要を基づいた。成長環境と栽培土壌などのデータは、精密灌漑を実現でき、水資源を最大限に節約できる。実験により,LSTM灌漑予測モデルと従来の灌漑予測モデルの予測値を比較し,結果は,LSTMモデルの予測結果が実際の値に近く,性能が良好で,知的節水灌漑のための信頼できる基礎を提供できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率 ,  科学技術 ,  農業 ,  水資源 ,  *灌漑 ,  研究 ,  農作物 ,  成長 ,  農地 ,  *モデル ,  灌漑用水 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 予測値 ,  利用効率 ,  *節水灌漑 ,  灌漑施設 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 農業土木  (FB02000W) ,  作物栽培一般  (FC03010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： LSTM ,  アルゴリズム ,  節水灌漑 ,  予測モデル ,  研究