ニューラルネットワーク理論による森林計画の設計予測問題の基礎的検討

• 課題番号: 1995004924
• 研究機関名: 森林総合研究所（森林総研）
• 研究分担: 四国生産技術北海道林業経営・システム研解析研経営研天然林研（科長）
• 研究期間: 単Ｈ０６～Ｈ０６
• 年度: 1995
• 摘要: ヒノキ試験地の毎木の直径データを用いて、ニューラルネットワークモデルを作成し、適合度を検討した。７回の測定データを学習させて、７７年生の８回目の実測値を教師データとして与え、予測モデルとした。データに対する適合度は最も良いものが０．９６５であった。学習データ以外についても０．９２８の相関を得た。北海道地方天然林の例では実測データの誤差分散に対して、回帰直線、曲線はそれぞれ１、２割程度の減少に対して、モデルは６割以上減少させ、きわめて良い適合を示した。また、日本各地のスギ林分収穫表の地位別のデータを学習データとして、適合性を検討した。モデルの出力値と収穫表の記載値について相関係数はほぼ０．９９以上となり、ニューラルネットワークモデルが森林収穫予測に有効な手法であることが示唆された。さらに米ツガ製材用丸太の市場価格を対象に、各種経済指標を１２ヶ月分学習させた。適合度は相関係数でみると、３ヶ月先で０．９８１、６ヶ月先で０．９７９であった。
• カテゴリ: 管理技術 経営管理 傾斜地 収穫予測 中山間地域