気象予報を活用した深層学習による温室内環境データの予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20009,IIS20040

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2020/03/23

タイトル(英語): Deep Neural Network Based Prediction for Environmental Data in a Greenhouse Using Weather Forecast

著者名: 赤山 直生(九州大学),有田 大作(長崎県立大学),島田 敬士(九州大学),谷口 倫一郎(九州大学),岡安 崇史(九州大学)

著者名(英語): Nao Akayama(Kyushu University),Daisaku Arita(University of Nagasaki),Atsushi Shimada(Kyushu University),Rin-ichiro Taniguchi(Kyushu University),Takashi Okayasu(Kyushu University)

キーワード: スマート農業|温室内センシング|ＩｏＴ|局所的気象予測|深層学習|時系列解析|Smart Agriculture|Sensing in a Greenhouse|IoT|Local Weather Forecast|Deep Neural Networks|Time Series Analysis

要約(日本語): 温室栽培の作業計画において室温やCO2濃度などの温室内環境データの予測が重要である．しかし，過去の温室内環境データのみを用いた予測では，温室外の環境を考慮していない．したがって，温室外の気候の変化に対応した温室内環境データの予測が困難である．そこで本研究では，過去の温室内環境データと気象庁の気象予報データを入力とした深層学習により未来の温室内環境データの予測精度を向上させる．

要約(英語): Prediction of environmental data in a greenhouse is important for cultivation work plan in the greenhouse. However, it is difficult to precisely predict them without environmental data outside the greenhouse because they are affected by the climate change outside the greenhouse. In this work, we predict environmental data, using deep learning, in a greenhouse from both of environmental data in the greenhouse and weather forecast data provided by the weather forecast agency.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,036 Kバイト