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Estimating transpiration rates of hydroponically-grown paprika via an artificial neural network using aerial and root-zone environments and growth factors in greenhouses

저자
Nam, Du Sung; Moon, Taewon; Lee, Joon Woo; Son, Jung Eek
학술지명
Horticulture, Environment, and Biotechnology
출판/발행연도
2019
주제
요약

본 연구는 온실에서 수경 재배되는 파프리카의 증산량을 인공 신경망(ANN)을 사용하여 추정하고, Penman-Monteith(P-M) 방정식과 비교 분석했습니다. ANN은 공중 환경 요인과 뿌리 환경 요인을 모두 활용하여 P-M 방정식보다 높은 정확도를 보였으며, 재배 기간이 길어질수록 정확도가 향상되었습니다. 10분 평균 데이터를 사용한 ANN은 R² 값이 0.95-0.96으로 높은 정확도를 나타냈으며, 무토양 재배 작물의 관개 전략 개발에 유용하게 활용될 수 있습니다.

학술지 영향력
[Horticulture, Environment, and Biotechnology]
CiteScore
4.7
ES
0.00113
JCI
0.78
JCR
2.4
KCI
0.56
SJR
0.522
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