情報処理学会 第86回全国大会 会期:2024年3月15日~17日

2ZL-01
大豆の遺伝特性と環境特性に基づくTemporal Random Forestを利用した混合モデルによる収量予測
○大橋真琴,大川剛直(神戸大)
近年,農業の分野では科学技術を導入するスマートアグリが進められている.スマートアグリの一環として,作物の収量予測がある.収量を予測することで,人員確保や価格の調整が可能になる.我々の研究グループでは,日本の食文化を支える大豆に着目し,その収量予測を行う.  本研究では,収量に影響を及ぼす特徴を,品種などの遺伝特性と気象条件などの環境特性の2つに分けて考える.遺伝特性によりデータをグループ化し,グループ毎に環境要因を利用した予測モデルを構築し,混合させる.予測には環境特性の時系列性からTemporal Random Forestを利用した.この混合モデルにより,収量予測精度の改善が見られた.