講演情報

[11a-PA3-14]機械学習を用いた植物の蒸散量推定に向けた電気化学インピーダンス特性の検討

〇梅本遥介¹、杉山睦^1,2 (1.東理大　創域理工、2.東理大　総研)

植物、蒸散、電気化学インピーダンス特性

本研究では、葉柄から観測されるEIS特性と蒸散量との関係を評価した。また、EISデータを用いて蒸散量の推定・解析を機械学習で行い、モデルの推定精度および各説明変数の重要度を検討した。