累积牧草生长的时序分解
机器学习
2022-12-22 v1 人工智能
摘要
关于一年内牧草生长的信息对于一些模拟该资源用于放牧或 barn 中以干草或青贮草喂养动物的模型至关重要。遗憾的是，此类信息很少可得。挑战在于从两类信息源重建牧草生长：常用的每日气候数据（降雨、辐射等）和全年累积生长量。我们必须能够捕捉已知会在年内扭曲生长曲线的季节性气候事件的影响。本文将此挑战表述为将累积生长量分解为时间序列的问题。为解决该问题，我们的方法应用时间序列预测，利用气候信息及前序时间步的牧草生长。我们提出了该方法的若干变体，并使用基于草地过程模型生成的数据库进行了实验比较。结果表明，无论是否使用累积生长信息，我们的方法都能准确重建时间序列。
引用
@article{arxiv.2212.10865,
title = {Temporal Disaggregation of the Cumulative Grass Growth},
author = {Thomas Guyet and Laurent Spillemaecker and Simon Malinowski and Anne-Isabelle Graux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.10865},
year = {2022}
}