Sammanfattning av denna webbsida: Bland alla sjukdomar som påverkar risproduktionen har risblastsjukdom störst effekt. Således, övervakning och exakt förutsägelse av förekomsten av denna sjukdom är viktigt; tidig förutsägelse av sjukdomen skulle vara särskilt till hjälp för förebyggande. Här föreslår vi en artificiell intelligensbaserad modell för att förutsäga risblastsjukdom. Historiska uppgifter om förekomst av risblaster i representativa områden för risproduktion i Sydkorea och historiska klimatdata används för att utveckla en regionspecifik modell för tre olika regioner: Cheolwon, Icheon och Milyang. En förekomst av risblaster förutsägs sedan ett år i förväg med hjälp av långsiktiga minnesnätverk (LSTMs). Den prediktiva prestandan hos den föreslagna LSTM-modellen utvärderas genom att olika indatavariabler (dvs. risblastsjukdomspoäng, lufttemperatur, relativ luftfuktighet och soltimmar). De mest odlade rissorterna väljs också ut och prognosresultaten för dessa sorter analyseras. Tillämpningen av LSTM-modellen på den ackumulerade risblastsjukdomen bekräftar en framgångsrik förutsägelse av risblastincidensen. I alla regioner är prognoserna mest exakta när alla fyra indatavariablerna kombineras. Ris blast svamp förutsägelse med hjälp av den föreslagna LSTM modellen är variationsbaserad; därför, denna modell kommer att vara mer användbart för ris uppfödare och ris blast forskare än konventionella ris blast förutsägelse modeller.
Denna forskning REF, kurerade historiska data av ris blast från tre regioner i Sydkorea, Cheolwon, Icheon och Milyang i syfte att använda en variation baserad Long-Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN) för att förutsäga tidiga ris blast infektioner på olika sorter av ris.
Early Forecasting of Rice Blast Disease Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Economics']}