Bilinear LSTM with Bayesian Gaussian Optimization for Predicting Tomato Plant Disease Using Meteorological Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Climate change threatens agriculture; as a result, adaptation measures are required to withstand agricultural produce, reduce susceptibility, and improve the farm system's flexibility to climate change.Meteorological parameters like temperature and relative humidity play an essential role in the condition of disease occurrence in plants.We studied ARIMA, Prophet, and Long Short-Term Memory (LSTM) with stochastic gradient descent with momentum, RMSprop, and Adam optimizers to forecast the temperature and relative humidity.The work proposes a hybrid regression prediction model of Bilinear LSTM with Gaussian Bayesian optimization (BLSTM_bayOpt) for predicting disease in tomato plants based on weather parameters.From the six prediction models in this study, the performance of BLSTM_bayOpt in prediction with RMSE of 1.1573 and 5.5509, MAPE is 0.0556 and 0.0927, R2 is 0.9324 and 0.9475 for temperature and relative humidity, respectively.The proposed hybrid BLSTM_bayOpt model improved by 40.67%, with an MSE score for relative humidity prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».