Synopsis
L'Inde, qui possède la plus grande zone de travail du sol agricole au monde, est l'un des cultivateurs massifs de cultures. En outre, le riz et le blé sont le principal aliment de base de nombreux Indiens. L'objectif principal de cette étude est de développer un modèle prédictif sur la production agricole indienne. Ici, nous avons utilisé différents types de modèles informatiques logiciels tels que la logique floue, les équations statistiques, le réseau de neurones artificiels (ANN) et l'algorithme génétique (GA) et essayé de développer un modèle hybride pour obtenir le résultat optimal. L'aspect essentiel de ce modèle de prédiction proposé est d'obtenir une meilleure précision. Les performances de prédiction ont été évaluées en utilisant des équations de recherche d'erreur telles que l'erreur quadrillée moyenne (MSE), l'erreur carrée moyenne racine (RMSE) et l'erreur moyenne.
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Soft Computing Techniques to Predict the Future of Indian Agriculture
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2019, 2019
ISBN 10 : 6200463344
ISBN 13 : 9786200463340
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error. 60 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786200463340
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Kumar SurjeetB.Tech (Computer Science), M.Tech(Computer Science), Pursuing Ph.D,University of KalyaniWest Bengal, IndiaIndia, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. . N° de réf. du vendeur 497402146
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786200463340
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Soft Computing Techniques to Predict the Future of Indian Agriculture : MATLAB Coding
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
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ISBN 13 : 9786200463340
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error. N° de réf. du vendeur 9786200463340
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