Short-term time series predictions of greenhouse gas emission from dairy houses based on diverse machine learning models

多様な機械学習モデルに基づく酪農ハウスからの温室効果ガス排出の短期時系列予測 (AI 翻訳)

Xiong Shen, Shilin Ming, Wentao Wu, Dong Xie, Huimin Yao, V. Vishnupriya, Hong Zhang, Chen Da, Guoqiang Zhang

Computers and Electronics in Agriculture📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#その他

DOI: 10.1016/j.compag.2026.111699

原典: https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111699

🤖 gxceed AI 要約

日本語

酪農ハウスからの温室効果ガス排出量を、複数の機械学習モデルで短期予測する研究。各種モデルの性能を比較し、精度向上を目指す。

English

This study applies diverse machine learning models to predict short-term greenhouse gas emissions from dairy houses. It compares model performances to improve prediction accuracy.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

本論文は日本のGX開示枠組みとは直接関係ないが、機械学習による排出量予測の事例として参考になる。

In the global GX context

This paper is on agricultural GHG prediction, not directly on climate disclosure. However, it demonstrates machine learning applications for emissions monitoring, which could inform data quality for reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Showcases ML techniques for GHG prediction in dairy farming.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111699first seen 2026-05-14 22:59:42

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。