抄録
リモートセンシングデータを用いて水稲の収量を高い精度で推定する方法として、当該年次と過去の年次のデータに異なった重みをつけることが考えられる。その際、過去の年次のデータに対する重みとして年次によって異なる値を用いることができる。その際の重みの値を最適化するために確率的な最適化手法を試みた。回帰式として重回帰式を用いた。その結果、ここで用いたデータに関しては年次によって異なる値を用いた場合はむしろ予測誤差が大きくなってしまうことが分かった。過去のデータと当該年度のデータに対する重みとして全て同じ値を用いた場合に予測誤差が最も小さくなった。これは、回帰におけるパラメータの数を多くしすぎると過剰適合によって予測誤差が大きくなる現象の一例と考えられる。しかし、最適化された重みに対して収縮手法を用いることによって全ての重みの値を等しくした場合よりも予測誤差が小さくなることも分かった。
