Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát triển và phân tích so sánh các mô hình dựa trên ANN và SVR với các mô hình hồi quy thông thường để dự đoán hiện tượng trôi thuốc phun
Tóm tắt
Việc theo dõi hiện tượng trôi thuốc trong quá trình ứng dụng có thể tốn kém, tốn thời gian và gia tăng khối lượng công việc, do đó, các mô hình dự đoán hiện tượng trôi có thể cung cấp một sự bổ sung thiết thực. Nhiều mô hình cơ học đã được phát triển như là công cụ dự đoán hiện tượng trôi cho nhiều loại thiết bị ứng dụng khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình cơ học thường phức tạp với một số lượng lớn các tham số đầu vào cần thiết. Thường thì, dữ liệu chi tiết cần thiết cho các mô hình như vậy không có sẵn. Trong nghiên cứu này, hai mô hình học máy tiên tiến (mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và hồi quy Vector hỗ trợ (SVR)) đã được phát triển để dự đoán hiện tượng trôi thuốc và so sánh với ba mô hình hồi quy thông thường: hồi quy tuyến tính đa biến (MLR), mô hình tuyến tính tổng quát (GLM), và phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GNLS). Các mô hình đã được đánh giá thông qua phương pháp kiểm định chéo năm lần và bằng cách xác thực bên ngoài sử dụng hệ số xác định (R2), căn bậc hai của sai số trung bình (RMSE), sai số trung bình tuyệt đối (MAE), và độ thiên lệch trung bình tuyệt đối (MAB). Trong số các mô hình hồi quy, mô hình GLM và GNLS hoạt động rất tốt khi được đánh giá qua kiểm định chéo với R2 là 0.96 và 0.95 cũng như RMSE lần lượt là 0.70 và 0.82, trong khi MLR thể hiện kém hơn với R2 là 0.65 và RMSE là 2.25. Cùng lúc, các mô hình ANN và SVR thể hiện rất tốt với R2 lần lượt là 0.98 và 0.97 cùng với RMSE là 0.58 và 0.71. Tổng thể, mô hình ANN hoạt động tốt nhất so với bốn mô hình còn lại, tiếp theo là SVR. Một sự so sánh cũng đã được thực hiện giữa mô hình có hiệu suất cao, ANN, và hai mô hình thực nghiệm đã được công bố trước đó. Mô hình ANN vượt trội hơn so với hai mô hình thực nghiệm trước đó và có thể được sử dụng để dự đoán hiện tượng trôi thuốc. Do đó, mô hình ANN là một phương pháp mới đầy hứa hẹn cho việc dự đoán hiện tượng trôi đất mà xứng đáng được nghiên cứu thêm. Kết luận, công trình của chúng tôi đã chứng minh rằng phương pháp mới, các mô hình dựa trên ANN và SVR, cho mô hình hóa hiện tượng trôi thuốc có sức mạnh dự đoán tốt hơn so với các mô hình hồi quy thông thường. Khả năng của chúng trong việc mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp là một lợi thế rõ ràng trong mô hình hóa hiện tượng trôi thuốc, nơi mà tính biến thiên trong hiện tượng trôi thuốc thường bị ảnh hưởng bởi nhiều biến số và các mối quan hệ giữa hiện tượng trôi và các yếu tố dự đoán rất phức tạp. Chúng tôi tin rằng những hiểu biết như vậy sẽ mở đường tốt hơn cho việc áp dụng học máy trong mô hình hóa hiện tượng trôi thuốc.
Từ khóa
#mô hình dự đoán #hiện tượng trôi thuốc #mạng nơ-ron nhân tạo #hồi quy Vector hỗ trợ #mô hình hồi quy #học máyTài liệu tham khảo
Adamowski J, Fung Chan H, Prasher SO, Ozga-Zielinski B, Sliusarieva A (2012) Comparison of multiple linear and nonlinear regression, autoregressive integrated moving average, artificial neural network, and wavelet artificial neural network methods for urban water demand forecasting in Montreal, Canada. Water Resour Res 48:1–14. https://doi.org/10.1029/2010WR009945
Basheer IA, Hajmeer M (2000) Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application. J Microbiol Methods 43(1):3–31. https://doi.org/10.1016/S0167-7012(00)00201-3
Beck MW (2018) NeuralNetTools: visualization and analysis tools for neural networks. J Stat Softw 85(11):1–20. https://doi.org/10.18637/jss.v085.i11
Besalatpour AA, Ayoubi S, Hajabbasi MA, Mosaddeghi MR, Schulin R (2013) Estimating wet soil aggregate stability from easily available properties in a highly mountainous watershed. CATENA 111:72–79. https://doi.org/10.1016/j.catena.2013.07.001
Butler Ellis MC, Miller PC (2010) The Silsoe spray drift model: a model of spray drift for the assessment of non-target exposures to pesticides. Biosys Eng 107:169–177. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2010.09.003
Cherkassky V, Ma Y (2002) Selection of meta-parameters for support vector regression. In: Dorronsoro JR (ed) Lecture notes in computer science, vol 2415. LNCS. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, pp 687–693. https://doi.org/10.1007/3-540-46084-5_112
Cieniawska B, Pentoś K, Łuczycka D (2020) Neural modeling and optimization of the coverage of the sprayed surface. 68(3), 601–608. https://doi.org/10.24425/bpasts.2020.133365
de Oña J, Garrido C (2014) Extracting the contribution of independent variables in neural network models: a new approach to handle instability. Neural Comput Appl 25(3–4):859–869. https://doi.org/10.1007/s00521-014-1573-5
Dhaka VS, Meena SV, Rani G, Sinwar DK, Ijaz MF, Woźniak M (2021) A survey of deep convolutional neural networks applied for prediction of plant leaf diseases. Sensors 21:4749. https://doi.org/10.3390/s21144749
Endalew AM, Debaer C, Rutten N, Vercammen J, Delele MA, Ramon H, Nicolaï BM, Verboven P (2010) A new integrated CFD modelling approach towards air-assisted orchard spraying. Part I. Model development and effect of wind speed and direction on sprayer airflow. Comput Electron Agric 71:128–136. https://doi.org/10.1016/j.compag.2009.11.005
Fritsch S, Günther F, Wright MN, Suling M, Mueller SM (2019) Neuralnet: training of neural networks
Ganzelmeier H, Rautmann D, Spangenberg R, Streloke M, Herrmann M, Wenzelburger HJ, Walter HF (1995) Studies on the spray drift of plant protection products. Mitteilungen ausder Biologischen Bundesanstalt für Land- und Forstwirtschaft, p 110
García Nieto PJ, Martínez Torres J, Araújo Fernández M, Ordóñez Galán C (2012) Support vector machines and neural networks used to evaluate paper manufactured using Eucalyptus globulus. Appl Math Model 36(12):6137–6145. https://doi.org/10.1016/j.apm.2012.02.016
Gevrey M, Dimopoulos I, Lek S (2003) Review and comparison of methods to study the contribution of variables in artificial neural network models. Ecol Model 160(3):249–264. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(02)00257-0
Gil E, Llorens J, Llop J, Fàbregas X, Gallart M (2013) Use of a terrestrial LIDAR sensor for drift detection in vineyard spraying. Sensors 13:516–534. https://doi.org/10.3390/s130100516
Grella M, Marucco P, Balsari P, Gil E (2017) Ground deposition and airborne spray drift assessment in vineyard and orchard: the influence of environmental variables and sprayer settings. Sustainability 9:1–26. https://doi.org/10.3390/su9050728
Günther F, Fritsch S (2010) neuralnet: training of neural networks. The R Journal 2:30–38
Guo H, Zhou J, Liu F, He Y, Huang H, Wang H (2020) Application of machine learning method to quantitatively evaluate the droplet size and deposition distribution of the UAV spray nozzle. Appl Sci 10:2–16
Hayes AF, Cai L (2007) Using heteroskedasticity-consistent standard error estimators in OLS regression: an introduction and software implementation. Behav Res Methods 39(4):709–722
Haykin S (1999) Neural networks - a comprehensive foundation (2nd ed.). Pearson Education, Inc
Hilz E, Vermeer AWP (2013) Spray drift review: the extent to which a formulation can contribute to spray drift reduction. Crop Prot 44:75–83. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2012.10.020
Holterman HJ, Van De Zande JC, Porskamp HAJ, Huijsmans JFM (1997) Modelling spray drift from boom sprayers. Comput Electron Agric 19:1–22
Holterman HJ, van der Zande JC (2003) IMAG Drift calculator v1.1: user manual
ISO 22866 (2005) Equipment for crop protection — methods for field measurement of spray drift (ISO 22866:2005; 1st ed.) International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland
James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R (2013) An introduction to statistical learning with application in R. Casella G, Fienberg S, Olkin I (eds.), 6th ed.) Springer
Karatzoglou A, Smola A, Hornik K, Maniscalco MA, Choon Hui Teo (2019) Kernel-based machine learning lab
Kennedy MC, Butler MC, Miller PCH (2012) BREAM: a probabilistic bystander and resident exposure assessment model of spray drift from an agricultural boom sprayer. Comput Electron Agric 88:63–71. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.07.004
Khan M, Noor S (2019) Performance analysis of regression-machine learning algorithms for predication of runoff time. Agrotechnology 08(01):1–12. https://doi.org/10.35248/2168-9881.19.8.187
KipkosgeiLagat A (2018) Support vector regression and artificial neural network approaches: case of economic growth in East Africa community. Am J Theor Appl Stat 7(2):67. https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20180702.13
Kundu N, Rani G, Dhaka VS, Gupta K, Nayak SC, Verma S, Ijaz MF, Woźniak M (2021) IoT and interpretable machine learning based framework for disease prediction in pearl millet. Sensors 21:5386. https://doi.org/10.3390/s21165386
Lantz B (2013) Machine learning with R. PACKT Publishing
Li M, Wang J (2019) An empirical comparison of multiple linear regression and artificial neural network for concrete dam deformation modelling Mingjun. Math Probl Eng 2019:1–13
Liu Z, Wu D, Liu Y, Han Z, Lun L, Gao J, Jin G, Cao G (2019) Accuracy analyses and model comparison of machine learning adopted in building energy consumption prediction. Energy Explor Exploit 37(4):1426–1451. https://doi.org/10.1177/0144598718822400
Løfstrøm P, Bruus M, Andersen HV, Kjær C, Nuyttens D, Astrup P (2013) The OML-spray drift model for predicting pesticide drift and deposition from ground boom sprayers. J Pestic Sci 38(3):129–138. https://doi.org/10.1584/jpestics.D12-064
Maliki OS, Agbo AO, Maliki AO, Ibeh LM, Agwu CO (2011) Comparison of regression model and artificial neural network model for the prediction of electrical power generated in Nigeria. Adv Appl Sci Res 2(5):329–339
Nalbant M, Gokkaya H, Toktaş I (2007) Comparison of regression and artificial neural network models for surface roughness prediction with the cutting parameters in CNC turning Model Simul Eng 2007https://doi.org/10.1155/2007/92717
Nsibande SA, Dabrowski JM, Van Der Walt E, Venter A, Forbes PBC (2015) Validation of the AGDISP model for predicting airborne atrazine spray drift: a South African ground application case study. Chemosphere 138:454–461. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2015.06.092
Nuyttens D, Schampheleire MD, Steurbaut W, Baetens K, Verboven P, Nicolai B, Ramon H, Sonck B (2006) Experimental study of factors influencing the risk of drift from field sprayers, part 1: meteorological conditions. Aspects Appl. Biol Int Adv Pestic Appl 77:1–9
Nuyttens D, Zwertvaegher IKA, Dekeyser D (2017) Spray drift assessment of different application techniques using a drift test bench and comparison with other assessment methods ScienceDirect Special Issue : Spray Drift Reduction Spray drift assessment of different application techniques using a drift t. Biosyst Eng 154(100848):14–24. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.09.013
Nuyttens D (2007) Drift from field crop sprayers: the influence of spray application technology determined using indirect and direct drift assessment means [PhD disseratation]. PhD Thesis, Katholieke Universiteit
Paegelow M, Olmedo MTC (2008) Modelling environmental dynamics: advances in geomatic solutions. In: Allan R, Förstner U, Salomons W (eds) Springer
Parveen N, Zaidi S, Danish M (2016) Support vector regression model for predicting the sorption capacity of lead (II). Perspect Sci 8:629–631. https://doi.org/10.1016/j.pisc.2016.06.040
R Core Team (2020) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for tatistical Computing (4.0.2). R Foundation for Statistical Computing
Shirgure P (2013) Evaporation modeling with artificial neural network - a review. Sci J Rev 2(2):73–84
Shortridge JE, Guikema SD, Zaitchik BF (2016) Machine learning methods for empirical streamflow simulation: a comparison of model accuracy, interpretability, and uncertainty in seasonal watersheds. Hydrol Earth Syst Sci 20(7):2611–2628. https://doi.org/10.5194/hess-20-2611-2016
Singh KU, Kumar A, Raja L, Kumar V, Singh Kushwaha AK, Vashney N, Chhetri M (2022) An artificial neural network-based pest identification and control in smart agriculture using wireless sensor networks. J Food Qual 2022:1–11. https://doi.org/10.1155/2022/5801206
Smith DB, Bode LE, Gerard PD (2000) Predicting ground boom spray drift. Trans ASABE 43(3):547–553
Stangierski J, Weiss D, Kaczmarek A (2019) Multiple regression models and artificial neural network (ANN) as prediction tools of changes in overall quality during the storage of spreadable processed Gouda cheese. Eur Food Res Technol 245(11):2539–2547. https://doi.org/10.1007/s00217-019-03369-y
Tanty R, Desmukh TS (2015) Application of artificial neural network in hydrology-a review. Int J Eng Res And V4(06):184–188. https://doi.org/10.17577/ijertv4is060247
Teske ME, Bird SL, Esterly DM, Curbishley TB, Ray SL, Perry SG (2002) AgDRIFT: a model for estimating near-field spray drift from aerial applicatioons. Environ Toxicol Chem 21(3):659–671
Tosun E, Aydin K, Bilgili M (2016) Comparison of linear regression and artificial neural network model of a diesel engine fueled with biodiesel-alcohol mixtures. Alex Eng J 55(4):3081–3089. https://doi.org/10.1016/j.aej.2016.08.011
Vittinghoff E, Glidden DV, Shiboski SC, Mcculloch CE (2005) Regression methods in biostatistics: linear, logistic, survival, and repeated measures models. Dietz K, Gail M, Krickeberg K, Samet J, Tsiatis A (eds.)) Springer
Xu ZG, Walklate PJ, Rigby SG, Richardson GM (1998) Stochastic modelling of turbulent spray dispersion in the near-field of orchard sprayers. J Wind Eng Ind Aerodyn 76:295–304
Zhou T, Wang F, Yang Z (2017) Comparative analysis of ANN and SVM models combined with wavelet preprocess for groundwater. Water 9:1–21. https://doi.org/10.3390/w9100781
Zhu H, Salyani M, Fox RD (2011) A portable scanning system for evaluation of spray deposit distribution. Comput Electron Agric 76:38–43. https://doi.org/10.1016/j.compag.2011.01.003