ニューラルネットワーク理論による森林計画の設計予測問題の基礎的検討

ニューラルネットワーク理論による森林計画の設計予測問題の基礎的検討

課題番号1995004924
研究機関名森林総合研究所(森林総研)
研究期間単H06〜H06
年度1995
研究問題豪雨・急傾斜地域の森林管理技術の高度化
大課題高度に人工林化した地域における林業経営技術の向上
中課題中山間地域における林業経営技術の改善
小課題ニューラルネットワーク理論による森林計画の設計予測問題の基礎的検討
摘要ヒノキ試験地の毎木の直径データを用いて、ニューラルネットワークモデルを作成し、適合度を検討した。7回の測定データを学習させて、77年生の8回目の実測値を教師データとして与え、予測モデルとした。データに対する適合度は最も良いものが0.965であった。学習データ以外についても0.928の相関を得た。北海道地方天然林の例では実測データの誤差分散に対して、回帰直線、曲線はそれぞれ1、2割程度の減少に対して、モデルは6割以上減少させ、きわめて良い適合を示した。また、日本各地のスギ林分収穫表の地位別のデータを学習データとして、適合性を検討した。モデルの出力値と収穫表の記載値について相関係数はほぼ0.99以上となり、ニューラルネットワークモデルが森林収穫予測に有効な手法であることが示唆された。さらに米ツガ製材用丸太の市場価格を対象に、各種経済指標を12ヶ月分学習させた。適合度は相関係数でみると、3ヶ月先で0.981、6ヶ月先で0.979であった。
研究分担四国生産技術北海道林業経営・システム研解析研経営研天然林研(科長)
パーマリンクhttps://agriknowledge.affrc.go.jp/RN/3030047652
収録データベース研究課題データベース

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