論文の概要: Predicting Blossom Date of Cherry Tree With Support Vector Machine and
Recurrent Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04406v1
- Date: Mon, 10 Oct 2022 02:34:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 18:41:00.131756
- Title: Predicting Blossom Date of Cherry Tree With Support Vector Machine and
Recurrent Neural Network
- Title(参考訳): 支持ベクトルマシンとリカレントニューラルネットワークによるチェリーツリーの開花日予測
- Authors: Hongyi Zheng, Yanyu Chen, Zihan Zhang
- Abstract要約: 桜の開花時期と気温の関係を調査する。
桜の開花時期を正確に予測するためには、多クラス分類問題と見なすことができる。
最終的に、我々はこれらの手法の性能を評価し、比較し、現実にどちらがより適用可能かを見極める。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.288975357609083
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our project probes the relationship between temperatures and the blossom date
of cherry trees. Through modeling, future flowering will become predictive,
helping the public plan travels and avoid pollen season. To predict the date
when the cherry trees will blossom exactly could be viewed as a multiclass
classification problem, so we applied the multi-class Support Vector Classifier
(SVC) and Recurrent Neural Network (RNN), particularly Long Short-term Memory
(LSTM), to formulate the problem. In the end, we evaluate and compare the
performance of these approaches to find out which one might be more applicable
in reality.
- Abstract(参考訳): 本研究プロジェクトは,桜の開花時期と気温の関係を調査する。
モデルを通じて、将来の開花は予測され、公共計画の旅行を助け、花粉の季節を避ける。
桜の開花時期を正確に予測するために,マルチクラスサポートベクター分類器 (svc) とリカレントニューラルネットワーク (rnn, 特にlong short-term memory (lstm) を適用した。
最終的に、我々はこれらの手法の性能を評価し、比較し、現実にどちらがより適用可能かを調べる。
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