論文の概要: Sustainable Greenhouse Management: A Comparative Analysis of Recurrent and Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17371v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 17:52:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:51:58.069388
• Title: Sustainable Greenhouse Management: A Comparative Analysis of Recurrent and Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 持続可能な温室管理:リカレントニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークの比較分析
• Authors: Emiliano Seri, Marcello Petitta, Cristina Cornaro,
• Abstract要約: 本研究では,時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)の温室マイクロ気候モデリングへの応用について紹介する。 従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)と比較する。 我々のSTGNNアプローチは、これらの関係を有向グラフとして表現することで、この制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integration of photovoltaic (PV) systems into greenhouses not only optimizes land use but also enhances sustainable agricultural practices by enabling dual benefits of food production and renewable energy generation. However, accurate prediction of internal environmental conditions is crucial to ensure optimal crop growth while maximizing energy production. This study introduces a novel application of Spatio-Temporal Graph Neural Networks (STGNNs) to greenhouse microclimate modeling, comparing their performance with traditional Recurrent Neural Networks (RNNs). While RNNs excel at temporal pattern recognition, they cannot explicitly model the directional relationships between environmental variables. Our STGNN approach addresses this limitation by representing these relationships as directed graphs, enabling the model to capture both spatial dependencies and their directionality. Using high-frequency data collected at 15-minute intervals from a greenhouse in Volos, Greece, we demonstrate that RNNs achieve exceptional accuracy in winter conditions (R^2 = 0.985) but show limitations during summer cooling system operation. Though STGNNs currently show lower performance (winter R^2 = 0.947), their architecture offers greater potential for integrating additional variables such as PV generation and crop growth indicators.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電システム(PV)の温室への統合は、土地利用を最適化するだけでなく、食料生産と再生可能エネルギーの二重利益を可能にすることで持続可能な農業の実践を促進する。 しかし、エネルギー生産を最大化しながら最適な作物の生育を確保するためには、環境条件の正確な予測が不可欠である。 本研究では,時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)を温室マイクロ気候モデルに適用し,その性能を従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)と比較する。 RNNは時間的パターン認識において優れているが、環境変数間の方向関係を明示的にモデル化することはできない。 我々のSTGNNアプローチは、これらの関係を有向グラフとして表現することで、この制限に対処する。 ギリシャのヴォロスの温室から15分間隔で収集した高周波データを用いて, 冬季条件(R^2 = 0.985)において, RNNが異常な精度(R^2 = 0.985)を達成できることを示した。 現在STGNNは性能が低い(R^2 = 0.947)が、そのアーキテクチャはPV生成や作物生育指標などの追加変数を統合する可能性を高める。

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