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As alterações climáticas tiveram um impacto negativo no desempenho da maioria das culturas na Índia durante as duas décadas anteriores. A previsão antecipada do rendimento das culturas ajudaria os agricultores e os decisores políticos a determinar estratégias adequadas de comercialização, transporte e armazenamento. Este método proposto ajudará os agricultores a determinar o rendimento das culturas antes do cultivo das terras agrícolas, permitindo-lhes tomar decisões informadas. Neste trabalho, identificar primeiro os factores que influenciam a produção da cultura para prever eficazmente o…mehr

Produktbeschreibung
As alterações climáticas tiveram um impacto negativo no desempenho da maioria das culturas na Índia durante as duas décadas anteriores. A previsão antecipada do rendimento das culturas ajudaria os agricultores e os decisores políticos a determinar estratégias adequadas de comercialização, transporte e armazenamento. Este método proposto ajudará os agricultores a determinar o rendimento das culturas antes do cultivo das terras agrícolas, permitindo-lhes tomar decisões informadas. Neste trabalho, identificar primeiro os factores que influenciam a produção da cultura para prever eficazmente o rendimento. Temperatura, humidade do solo, humidade, radiação solar, e valor de pH são todos factores importantes. É necessário recolher e analisar dados sobre estes factores para nosso benefício e existem várias formas ou algoritmos para tal análise de dados na previsão da cultura, e podem prever o rendimento da cultura com a ajuda destes algoritmos. Neste método proposto, gostaríamos de olhar para o problema da perspectiva da Aprendizagem Automática, avaliando vários algoritmos tais como Random Forest, Simple Linear Regression (SLR), e Neural Networks (Redes Neurais) para garantir que se considera o melhor algoritmo e se obtém a maior precisão possível.
Autorenporträt
Dr. Prathibhavani P M arbeitet derzeit als Assistenzprofessorin in der Abteilung für CSE, UVCE, K R Circle, Bengaluru, Bangalore University. Sie erwarb ihren Doktortitel in CSE an der VTU. Sie hat mehr als 13 Jahre Lehrerfahrung. Sie hat mehr als 22 Fachartikel im Bereich dem Bereich WSN veröffentlicht. Sie ist Mitglied auf Lebenszeit bei IAENG und ISTE.