Recurrent Neural Networkの1つであるLong Short Term Memory（以下LSTMと呼ぶ）を用いて、時系列データに対する予測およびデータセットの作成を行い、生育予測に対するLSTMの有用性について実験および評価を行った。
今回用いたデータの構造としては、目的変数に熊本県阿蘇市におけるトマト収穫量データ。説明変数には収穫日より過去50日分の気温・降水量・日射量の気象情報を説明変数として学習を行った。
7層からなるDeep Neural NeteworkとLSTMの精度比較結果ではLSTMの方が精度が良いことが実験より明らかになった。