論文の概要: Comparison of Machine Learning Methods for Predicting Winter Wheat Yield in Germany

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01282v1
• Date: Tue, 4 May 2021 04:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 19:19:07.251517
• Title: Comparison of Machine Learning Methods for Predicting Winter Wheat Yield in Germany
• Title（参考訳）: ドイツにおける冬コムギ収量予測のための機械学習手法の比較
• Authors: Amit Kumar Srivastava, Nima Safaei, Saeed Khaki, Gina Lopez, Wenzhi Zeng, Frank Ewert, Thomas Gaiser, Jaber Rahimi
• Abstract要約: 本研究は冬季小麦収量予測のための異なる機械学習手法の性能を分析した。 季節性に対処するため、土壌の湿潤条件や気象現象を考慮に入れた週ごとの特徴が用いられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study analyzed the performance of different machine learning methods for winter wheat yield prediction using extensive datasets of weather, soil, and crop phenology. To address the seasonality, weekly features were used that explicitly take soil moisture conditions and meteorological events into account. Our results indicated that nonlinear models such as deep neural networks (DNN) and XGboost are more effective in finding the functional relationship between the crop yield and input data compared to linear models. The results also revealed that the deep neural networks often had a higher prediction accuracy than XGboost. One of the main limitations of machine learning models is their black box property. As a result, we moved beyond prediction and performed feature selection, as it provides key results towards explaining yield prediction (variable importance by time). The feature selection method estimated the individual effect of weather components, soil conditions, and phenology variables as well as the time that these variables become important. As such, our study indicates which variables have the most significant effect on winter wheat yield.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,冬期コムギ収量予測のための各種機械学習手法の性能を気象,土壌,作物の表現学の広範なデータセットを用いて解析した。 季節に対処するため、土壌の湿潤条件や気象現象を考慮に入れた週間の特徴が用いられた。 その結果, 深層ニューラルネットワーク(DNN)やXGboostのような非線形モデルは, 線形モデルと比較して, 収穫量と入力データとの関数的関係を見出すのに有効であることが示唆された。 その結果、深層ニューラルネットワークはXGboostよりも予測精度が高いことが判明した。 機械学習モデルの主な制限の1つは、ブラックボックス特性である。 その結果,予測を超越して特徴選択を行い,収量予測(時間ごとの重要度)を説明する上で重要な結果を得た。 特徴選択法は, 気象成分, 土壌条件, 現象変数の個々の影響を推定し, それらの変数が重要になる時期を推定した。 そこで本研究では,冬期コムギ収量に最も大きな影響を及ぼす変数について検討した。

関連論文リスト

• Generative weather for improved crop model simulations [0.0]
  本稿では,長期気象予報のための生成モデルを構築するための新しい手法を提案する。 その結果,従来の方法よりも顕著な改善が見られた。 個別の作物モデル作成者がこの問題にこの手法を適用し始めるためには、技術的詳細を慎重に説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T02:03:28Z)
• ExtremeCast: Boosting Extreme Value Prediction for Global Weather Forecast [57.6987191099507]
  非対称な最適化を行い、極端な天気予報を得るために極端な値を強調する新しい損失関数であるExlossを導入する。 また,複数のランダムサンプルを用いて予測結果の不確かさをキャプチャするExBoosterについても紹介する。 提案手法は,上位中距離予測モデルに匹敵する全体的な予測精度を維持しつつ,極端気象予測における最先端性能を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T10:34:13Z)
• Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
  我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Winter Wheat Crop Yield Prediction on Multiple Heterogeneous Datasets using Machine Learning [0.2580765958706853]
  冬の小麦はイギリスで最も重要な作物の1つであり、作物の収穫予測は国の食料安全保障にとって不可欠である。 いくつかの研究は、郡や農場のレベルで収穫を予測するために機械学習(ML)技術を用いてきた。 本研究の目的は,多種多種データセットを用いたMLモデルを用いて冬期のコムギ収量を予測することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T23:52:39Z)
• Exploring the Effectiveness of Dataset Synthesis: An application of Apple Detection in Orchards [68.95806641664713]
  本研究では,リンゴ樹の合成データセットを生成するための安定拡散2.1-baseの有用性について検討する。 我々は、現実世界のリンゴ検出データセットでリンゴを予測するために、YOLOv5mオブジェクト検出モデルを訓練する。 その結果、実世界の画像でトレーニングされたベースラインモデルと比較して、生成データでトレーニングされたモデルはわずかに性能が劣っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T09:46:01Z)
• Prediction-Powered Inference [68.97619568620709]
  予測を用いた推論は、実験データセットに機械学習システムからの予測を補足した場合に有効な統計的推論を行うためのフレームワークである。 このフレームワークは、手段、量子、線形およびロジスティック回帰係数などの量に対して証明可能な信頼区間を計算するための単純なアルゴリズムを生成する。 予測による推論により、研究者は機械学習を使用して、より有効な、よりデータ効率の高い結論を導き出すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T18:59:28Z)
• Comparing Machine Learning Techniques for Alfalfa Biomass Yield Prediction [0.8808021343665321]
  アルファルファの作物は 家畜の餌として 世界的に重要で 効率的な植え付けと収穫は 多くの産業に役立ちます 機械学習を用いてアルファルファやその他の作物の収量を予測する最近の研究は、有望であることが示されている。 これまでの取り組みでは、リモートセンシング、天気、植林、土壌データを使用して、収量予測のための機械学習モデルをトレーニングしていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T13:00:33Z)
• Extreme Gradient Boosting for Yield Estimation compared with Deep Learning Approaches [0.0]
  本稿では,XGBoost(Extreme Gradient Boosting, エクストリームグラディエントブースティング)を利得予測に利用するための,リモートセンシング画像を特徴ベース表現に処理するためのパイプラインを提案する。 米国におけるダイズ収量予測の比較評価は,Deep Learningに基づく最先端の収量予測システムと比較して有望な予測精度を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T12:48:18Z)
• MetaRF: Differentiable Random Forest for Reaction Yield Prediction with a Few Trails [58.47364143304643]
  本稿では,反応収率予測問題に焦点をあてる。 筆者らはまず,数発の収量予測のために特別に設計された,注意に基づく識別可能なランダム森林モデルであるMetaRFを紹介した。 数発の学習性能を改善するために,さらに次元還元に基づくサンプリング手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T06:40:13Z)
• Forecasting Corn Yield with Machine Learning Ensembles [2.9005223064604078]
  本稿では,米コーンベルト州3州(イリノイ州,インディアナ州,アイオワ州)でトウモロコシの収量を予測するための機械学習ベースのフレームワークを提供する。 いくつかのアンサンブルモデルは、ブロックされたシーケンシャルプロシージャを使用して、バッグ外予測を生成する。 その結果,基本学習者の重み付き平均に基づくアンサンブルモデルは,個々のモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-18T03:55:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。