論文の概要: A Machine Learning Approach to Forecasting Honey Production with Tree-Based Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01215v2
- Date: Tue, 06 May 2025 19:34:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.635051
- Title: A Machine Learning Approach to Forecasting Honey Production with Tree-Based Methods
- Title（参考訳）: 木型手法によるハニー生産予測のための機械学習手法
- Authors: Alessio Brini, Elisa Giovannini, Elia Smaniotto,
- Abstract要約: 我々は、さまざまな機械学習モデルを用いて、イタリア全土における蜂蜜生産の予測分析を行う。
我々の分析は2022年に収集されたデータセットに依存しており、ヒブレベルの観測と詳細な気象データを組み合わせている。
モデルを説明することによって,ハチミツ生産の主要な要因を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The beekeeping sector has experienced significant production fluctuations in recent years, largely due to increasingly frequent adverse weather events linked to climate change. These events can severely affect the environment, reducing its suitability for bee activity. We conduct a forecasting analysis of honey production across Italy using a range of machine learning models, with a particular focus on weather-related variables as key predictors. Our analysis relies on a dataset collected in 2022, which combines hive-level observations with detailed weather data. We train and compare several linear and nonlinear models, evaluating both their predictive accuracy and interpretability. By examining model explanations, we identify the main drivers of honey production. We also ensemble models from different families to assess whether combining predictions improves forecast accuracy. These insights support beekeepers in managing production risks and may inform the development of insurance products against unexpected losses due to poor harvests.
- Abstract（参考訳）: ミツバチの飼育部門は近年、気候変動に伴う悪天候が頻発しているため、生産の大幅な変動を経験している。
これらの事象は環境に深刻な影響を与え、ミツバチの活動に対する適合性を低下させる。
我々は、さまざまな機械学習モデルを用いて、イタリア全土の蜂蜜生産の予測分析を行い、特に気象関連変数を重要な予測要因として取り上げる。
我々の分析は2022年に収集されたデータセットに依存しており、ヒブレベルの観測と詳細な気象データを組み合わせている。
線形モデルと非線形モデルを比較し,予測精度と解釈可能性の両方を評価した。
モデルを説明することによって,ハチミツ生産の主要な要因を同定する。
また,異なる家族のモデルをアンサンブルして,組み合わせた予測が予測精度を向上するかどうかを評価する。
これらの知見は、養蜂家の生産リスク管理を支援し、不作による予期せぬ損失に対して保険商品の開発を知らせる可能性がある。
関連論文リスト
- Hybrid Forecasting of Geopolitical Events [71.73737011120103]
SAGEは、人間と機械が生成した予測を組み合わせたハイブリッド予測システムである。
このシステムは、確率と評価されたスキルに基づいて、人間と機械の予測の重み付けを集約する。
機械による予測にアクセスできる熟練した予測者は、過去のデータしか見ていない者よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-14T22:09:45Z) - 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) - EBV: Electronic Bee-Veterinarian for Principled Mining and Forecasting
of Honeybee Time Series [12.864182706861003]
ハチは受粉や食糧生産に欠かせない。そのような過酷さを予想すれば、養蜂家は早期に予防措置をとることができる。
予測は予期せぬ行動を見つけるのに役立ち、養蜂家に対して警告を発する。
本稿では,以下の望ましい特性を有するEBV法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T21:05:56Z) - 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) - IntelliBeeHive: An Automated Honey Bee, Pollen, and Varroa Destructor
Monitoring System [0.157286095422595]
我々は,ハチミツバチのコロニー崩壊障害,ミツバチの行動,個体数減少,群集の健康状態の理解を高めるため,ハチミツバチモニタリングシステムを開発した。
システムは、リアルタイムでデータを提供するハイブの入り口に位置し、ビーキーパーは、アカウントベースのウェブサイトを通じてハイブの活動と健康を綿密に監視することができる。
機械学習を用いることで、ミツバチを正確に追跡し、花粉収集活動を監視し、ミツバチを混乱させることなくバロアミツバチを検出できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-16T11:13:47Z) - Forecast reconciliation for vaccine supply chain optimization [61.13962963550403]
ワクチンサプライチェーン最適化は階層的な時系列予測の恩恵を受けることができる。
異なる階層レベルの予測は、上位レベルの予測が下位レベルの予測の総和と一致しないときに不整合となる。
我々は2010年から2021年にかけてのGSKの販売データを階層的時系列としてモデル化し,ワクチン販売予測問題に取り組む。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-02T14:34:34Z) - Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical
Forests [62.997667081978825]
森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。
監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。
本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z) - 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) - Semi-Supervised Audio Representation Learning for Modeling Beehive
Strengths [2.2680266599208765]
ミツバチは私たちの生態系や食品の安全に重要な要因であり、世界の収量の35%に寄与しています。
ミツバチの重要性にもかかわらず、養蜂は人間の労働力と経験に由来するミツバチにのみ依存する。
我々は,音声および環境計測による蜂のモニタリングのための統合ハードウェアセンシングシステムを開発した。
ラベルが限られているにもかかわらず,本モデルは良好に動作し,ビービーブの異なるサウンドプロファイルを特徴付けるのに有用なオーディオ埋め込みを学習できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-21T18:59:29Z) - Unassisted Noise Reduction of Chemical Reaction Data Sets [59.127921057012564]
本稿では,データセットから化学的に間違ったエントリを除去するための,機械学習に基づく無支援アプローチを提案する。
その結果,クリーン化およびバランスの取れたデータセットでトレーニングしたモデルの予測精度が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-02T09:34:34Z) - Collective defense of honeybee colonies: experimental results and
theoretical modeling [2.519906683279153]
社会性昆虫のコロニーは、通常、大きな脊椎動物の捕食者と対決する。
ここでは, 個々のハチが異なるアラームフェロモン濃度にどのように反応するか, そして, この進化した反応パターンが群レベルでどのように協調するかを検討する。
実験によって測定されたミツバチの反応パターンを再現し、それを形成する主選択圧を同定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T18:00:50Z) - Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming [77.34726150561087]
特集は、統計的推論、機械学習、精密農業のための最適制御における最新の発展を示す。
衛星の位置決めとナビゲーションとそれに続くInternet-of-Thingsは、リアルタイムで農業プロセスの最適化に使用できる膨大な情報を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-07T12:44:17Z)
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。