ニューラルネットを用いた潜在生産力の推定ー情報処理基盤の構築ー（１８６）

• 課題番号: 1993001137
• 研究機関名: 草地試験場（草地試）
• 研究分担: 草地計画・造成計画研
• 研究期間: 単Ｈ０４～Ｈ０４
• 年度: 1993
• 摘要: 草地の潜在生産力を推定する上で、これまでは取り込みが困難であった地形や土壌のような情報も容易に取り込むことが可能な新手法を開発すべく、ニューラルネットワークを用いて重回帰型の学習を行なった。草地試験場および「大規模草地造成管理試験成績書」（道立根釧農業試験場）のデータを用いた学習では、気温や降水量等の数値だけでなく、草種、利用年次、りん酸の施肥方法等、数量化しにくい情報もうまく取り込んで乾物生産速度を算出した。このことから、土地の潜在生産力のような複雑な要因が絡む現象をモデル化する手法として、ニューラルネットワークが有効な手法であることが判明した。
• カテゴリ: 施肥 データベース