ニューロファジィシステムを用いた雨季の熱帯降雨に関するモデル化について
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概要
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降雨情報は, 農業国における最も重要な環境情報の一つである. 降雨予測システムを開発し最新の降雨変動を推定することは, 地域の農業計画を構築する上で非常に有用である. 本研究の目的は, 降雨観測データに基づいて熱帯地域の雨季における降雨パターンのモデルを開発することである. ここでは, 主に雨季における降雨パターンについての分類と予測モデルについて検討する. そのために, まず, 熱帯降雨の分類モデルに関するファジィルールベースシステムを開発するためにニューロファジィ分類法を応用する. 次に, ファジィルールベースを生成して好適ニューロファジィ推論システムによる降雨予測モデルを構築する. 本システムの精度は, 平均平方誤差 (RMSE) を用いて評価する. 本研究で構築したモデルの実績を評価するために, 降雨に関する実測値と予測値の比較を行い総括的に明らかにする. その結果, インドネシアの熱帯地域の雨季における過去30年間の降雨について良好なモデル化を行うことができ, 降雨の年次変動にかなりよく対応することができたといえる.
- 農業情報学会の論文
著者
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小山 修平
大阪府立大学大学院生命環境科学研究科
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金井 猛徳
大阪府立大学大学院生命環境科学研究科
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Kanai Takenori
Osaka Prefecture Univ. Osaka Jpn
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Kanai Takenori
Graduate School Of Life And Environmental Science Osaka Prefecture University
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Kanai Takenori
Laboratory Of Environmental Information Science And Application Engineering Graduate School Of Agric
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Suwardi Annas
Laboratory Of Environmental Information Science And Application Engineering Graduate School Of Agric
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アンナス スワルディ
大阪府立大学大学院 農学生命科学研究科
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金井 猛徳
大阪府立大学大学院 農学生命科学研究科
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小山 修平
大阪府立大学大学院 農学生命科学研究科
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