*地図から好きな地域を選んでください
*＋－ボタンで拡大と縮小ができます
*ドラッグで地図を動かせます
*選んだ地域の最寄りの気候データ(2017年）が下に表示されます
(注)詳しい説明はここにあります

作付面積を入れてください(1～332(ha))


推定スタート

収穫量予想(t/ha)

＜＜詳しい説明＞＞
＊Tensorflowを使いました。
＊収穫量(t/ha)は最低値12.0 最大値221.11を20クラスに分け(1クラスの幅は11.0058)予想する訓練をしました。
＊夏秋トマトの収穫量(t/ha)を1年前の5月上旬から同年の4月下旬までの1年の気候データと作付面積を使って予想する訓練をしました。
＊2004年から2016年までの気候データ(9項目を36旬)と作付面積(ha)を使って2005年から2017年の収穫量(t/ha)を予想する訓練をしました
＊訓練に使用したデータ数は1693セットの1年間の気候データ(入力データ）と収穫量(正解データ）を使いました
＊地図に表示してある地域は夏秋トマトの収穫地ではなく、気候データが9項目そろってる地域の一部です。
＊夏秋トマトの収穫地に一番近い地域の気候データを気象庁https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/からダウンロードして使いました
＊夏秋トマトの収穫量は「e-Stat統計で見る日本」https://www.e-stat.go.jp/から探して使いました
（選択条件：ファイル/作物統計調査/年次/作況調査(野菜）/確報/平成28年野菜生産出荷統計/市町村別)のようにして探しました
＊気候データは値を変更できるので、架空の気候でも試せます
＊気候データは訓練時のデータの最大値と最小値の範囲内におさめて評価されます
～～～注意事項～～～
＊本プログラムによるブラウザやデバイスの不具合、故障についての責任は一切とりません。
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