Application of Artificial Neural Networks for Multi-Criteria Yield Prediction of Winter Wheat
محل انتشار: مجله علوم و فناوری کشاورزی، دوره: 21، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 75
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTMO-21-1_005
تاریخ نمایه سازی: 23 آبان 1402
چکیده مقاله:
Three independent models were constructed for the prediction of yields of winter wheat. The models were designed to enable the prediction of yield at three dates: ۱۵th April, ۳۱st May, and ۳۰th June. The models were built using artificial neural networks with MLP (multilayer perceptron) topology, based on meteorological data (air temperature and precipitation) and information on applications of mineral fertilizer. Data were collected in the ۲۰۰۸–۲۰۱۵ from ۳۰۱ crop fields in the Wielkopolska region of Poland. The evaluation of the quality of predictions made using the neural models was verified by determination of prediction errors using the RAE, RMS, MAE and MAPE measures. An important feature of the constructed predictive models is the ability to make a forecast in the current agricultural year based on up-to-date weather and fertilization information. The lowest MAPE error values were obtained for the neural model WW۳۰_۰۶ (۳۰th June) based on an MLP network with the structure ۱۹:۱۹-۱۵-۱۳-۱:۱, the error was ۸.۸۵%. Sensitivity analysis revealed which factors had the greatest impact on winter wheat yield. The highest rank (۱) was obtained by all networks for the same independent variable, namely, the mean air temperature in the period from ۱st September to ۳۱st December of the previous year (T۹-۱۲_LY).
کلیدواژه ها:
نویسندگان
G. Niedbała
Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering, Poznan University of Life Sciences, Poland.
J. R. Kozlowski
Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering, Poznan University of Life Sciences, Poland.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :