植物工場運用データの統計的非線形因果構造解析アプローチの一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-097

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Study on Non-linear Statistical Causal Structure Analysis Approach for Operation Data in Plant Factories

著者名: 村上 紗彩(早稲田大学),藤本 悠(早稲田大学),林 泰弘(早稲田大学),渕上 英紀(前川製作所),服部 敏朗(前川製作所)

著者名(英語): Saya Murakami(Waseda University),Yu Fujimoto(Waseda University),Yasuhiro Hayashi(Waseda University),Hideki Fuchikami(Mayekawa MFG.Co.,Ltd.),Toshirou Hattori(Mayekawa MFG.Co.,Ltd.)

キーワード: 植物工場,エネルギーマネジメント,additive Bayesian networks,統計的非線形因果構造

要約(日本語): 近年、植物工場での植物の生産が注目を集めている。しかし、多くの植物工場では空調機器や自動生産実現のための栽培システムの消費電力による電力エネルギーコストが大きく、得られる利益とのバランスをとることが難しいというのが現状である。そのため、生育に要する電力エネルギーコストをなるべく抑えることが大きな課題となっている。これまでにadditive Bayesian network（ABN）を用いて生育環境制御が電力エネルギーと生産物の品質に及ぼす影響を実データに基づき解析してきた。しかし、植物工場で計測されるデータにはABNが前提とする一般化線形モデルの枠組みが必ずしも適切に働かない変量関係が多数存在する。本報告では、このようなデータに対する統計的非線形因果構造の解析手法を検討する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 626 Kバイト