論文の概要: Smart IoT-Biofloc water management system using Decision regression tree
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02577v1
- Date: Sun, 5 Dec 2021 14:12:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 12:42:28.665446
- Title: Smart IoT-Biofloc water management system using Decision regression tree
- Title(参考訳): 決定回帰木を用いたスマートIoTバイオロック水管理システム
- Authors: Samsil Arefin Mozumder, A S M Sharifuzzaman Sagar
- Abstract要約: バイオフロック技術は、従来の農業を高度なインフラに変え、バクテリアのバイオマスへと転換することで、余剰食品の利用を可能にする。
本稿では,センサからデータを収集し,データをクラウドに保存し,機械学習モデルを用いて水の状態を予測するシステムを紹介し,アンドロイドアプリによるリアルタイムモニタリングを行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The conventional fishing industry has several difficulties: water
contamination, temperature instability, nutrition, area, expense, etc. In fish
farming, Biofloc technology turns traditional farming into a sophisticated
infrastructure that enables the utilization of leftover food by turning it into
bacterial biomass. The purpose of our study is to propose an intelligent IoT
Biofloc system that improves efficiency and production. This article introduced
a system that gathers data from sensors, store data in the cloud, analyses it
using a machine learning model such as a Decision regression tree model to
predict the water condition, and provides real-time monitoring through an
android app. The proposed system has achieved a satisfactory accuracy of 79%
during the experiment.
- Abstract(参考訳): 従来の漁業には、水汚染、温度不安定、栄養、面積、費用などいくつかの困難がある。
魚の養殖では、バイオフローク技術が伝統的な農業を、余剰食品を細菌バイオマスに利用するための洗練されたインフラに変えている。
本研究の目的は,効率と生産性を向上させるインテリジェントなiotバイオフローシステムを提案することである。
本稿では,センサからデータを収集し,クラウドにデータを格納し,決定回帰木モデルなどの機械学習モデルを用いて解析して,水の状態を予測するシステムを紹介し,アンドロイドアプリによるリアルタイムモニタリングを行う。
提案システムは,実験中に79%の精度を達成している。
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