論文の概要: An autoencoder wavelet based deep neural network with attention mechanism for multistep prediction of plant growth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04041v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 20:30:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:06:28.278702
• Title: An autoencoder wavelet based deep neural network with attention mechanism for multistep prediction of plant growth
• Title（参考訳）: 多段階植物成長予測のための注意機構を備えた自動エンコーダウェーブレット型ディープニューラルネットワーク
• Authors: Bashar Alhnaity, Stefanos Kollias, Georgios Leontidis, Shouyong Jiang, Bert Schamp, Simon Pearson
• Abstract要約: 本稿では,植物茎径変動予測(sdv)に着目した農業における植物成長予測手法を提案する。 ウェーブレット分解を元のデータに適用し、モデルフィッティングを容易にし、ノイズを低減する。 エンコーダ・デコーダフレームワークはLong Short Term Memory (LSTM)を用いて開発され、データから適切な特徴抽出に使用される。 時系列データの長期依存性をモデル化するために,LSTMと注意メカニズムを含む繰り返しニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.077787659104315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-step prediction is considered of major significance for time series analysis in many real life problems. Existing methods mainly focus on one-step-ahead forecasting, since multiple step forecasting generally fails due to accumulation of prediction errors. This paper presents a novel approach for predicting plant growth in agriculture, focusing on prediction of plant Stem Diameter Variations (SDV). The proposed approach consists of three main steps. At first, wavelet decomposition is applied to the original data, as to facilitate model fitting and reduce noise in them. Then an encoder-decoder framework is developed using Long Short Term Memory (LSTM) and used for appropriate feature extraction from the data. Finally, a recurrent neural network including LSTM and an attention mechanism is proposed for modelling long-term dependencies in the time series data. Experimental results are presented which illustrate the good performance of the proposed approach and that it significantly outperforms the existing models, in terms of error criteria such as RMSE, MAE and MAPE.
• Abstract（参考訳）: 多段階予測は,多くの実生活問題において時系列解析において重要な意味を持つと考えられる。 既存の手法は主に1ステップの予測に重点を置いているが、これは複数のステップの予測は予測エラーの蓄積によって一般的に失敗するためである。 本稿では,植物茎径変動(sdv)の予測に着目し,農業における植物成長予測手法を提案する。 提案手法は3つの主要なステップからなる。 まず、ウェーブレット分解を元のデータに適用し、モデルの嵌合を容易にし、ノイズを低減する。 次に,Long Short Term Memory (LSTM) を用いてエンコーダ・デコーダ・フレームワークを開発し,データから適切な特徴抽出を行う。 最後に、時系列データにおける長期依存をモデル化するためのLSTMとアテンション機構を含む繰り返しニューラルネットワークを提案する。 提案手法の優れた性能を示し,RMSE,MAE,MAPEなどの誤差基準で既存モデルよりも大幅に優れていることを示す実験結果が得られた。

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