機械学習システムC4.5を用いた地位指数の推定

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究では,GISから得られた地形因子データをもとに,機械学習システムC4.5を用いてスギ林分での地位指数の推定を行うことを目的とする。地形因子データには,有効起伏量,露出度,有効貯留容量,累積流量の4因子を用い,機械学習システムの人力データとした。出力値の最大・最小値をもとに出力データのクラス区分を行い,3,5,7クラスの3通りおよび地位級を用いた4クラスの合計4通りを設定した。また,ニューラルネットワークモデルおよび重回帰モデルによる地位指数推定結果と比較した。その結果,分類精度および未知事例に対する推定精度の最高値は,それぞれ87.5%,66.6%であり,ニューラルネットワークモデルに比べ,若干推定精度は落ちるが,重回帰モデルに比べると良い結果を示した。また,プロダクション・ルール数も7以下と比較的少ないルールでモデルを構築することができた。
森林計画学会の論文
2005-09-30

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク