Articles liés à Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro...
Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro de la agricultura india: Codificación en MATLAB - Couverture souple
- ÉditeurEdiciones Nuestro Conocimiento
- Date d'édition2021
- ISBN 10 6203944718
- ISBN 13 9786203944716
- ReliureBroché
- Langueespagnol
- Nombre de pages60
- Coordonnées du fabricantnon disponible
Acheter neuf
Afficher cet article
EUR 39,90
EUR 11 expédition depuis Allemagne vers France
Destinations, frais et délaisRésultats de recherche pour Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro...
Image fournie par le vendeur
Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro de la agricultura india
Edité par
Ediciones Nuestro Conocimiento Jul 2021, 2021
ISBN 10 : 6203944718
ISBN 13 : 9786203944716
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -India, que es el país con más superficie de cultivo del mundo, es uno de los grandes cultivadores. Además, el arroz y el trigo son los principales alimentos básicos de muchos indios. El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo predictivo sobre la producción agrícola india. Aquí, hemos utilizado diferentes tipos de modelos de computación blanda como la Lógica Difusa, las Ecuaciones Estadísticas, la Red Neural Artificial (RNA) y el Algoritmo Genético (AG) y hemos intentado desarrollar un modelo híbrido para obtener el resultado óptimo. El aspecto vital de este modelo de predicción propuesto es lograr una mayor precisión. El rendimiento de la predicción se ha evaluado utilizando ecuaciones de búsqueda de errores como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el error medio. 60 pp. Spanisch. N° de réf. du vendeur 9786203944716
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro de la agricultura india : Codificación en MATLAB
Edité par
Ediciones Nuestro Conocimiento, 2021
ISBN 10 : 6203944718
ISBN 13 : 9786203944716
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - India, que es el país con más superficie de cultivo del mundo, es uno de los grandes cultivadores. Además, el arroz y el trigo son los principales alimentos básicos de muchos indios. El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo predictivo sobre la producción agrícola india. Aquí, hemos utilizado diferentes tipos de modelos de computación blanda como la Lógica Difusa, las Ecuaciones Estadísticas, la Red Neural Artificial (RNA) y el Algoritmo Genético (AG) y hemos intentado desarrollar un modelo híbrido para obtener el resultado óptimo. El aspecto vital de este modelo de predicción propuesto es lograr una mayor precisión. El rendimiento de la predicción se ha evaluado utilizando ecuaciones de búsqueda de errores como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el error medio. N° de réf. du vendeur 9786203944716
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro de la agricultura india
Edité par
Ediciones Nuestro Conocimiento Jul 2021, 2021
ISBN 10 : 6203944718
ISBN 13 : 9786203944716
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -India, que es el país con más superficie de cultivo del mundo, es uno de los grandes cultivadores. Además, el arroz y el trigo son los principales alimentos básicos de muchos indios. El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo predictivo sobre la producción agrícola india. Aquí, hemos utilizado diferentes tipos de modelos de computación blanda como la Lógica Difusa, las Ecuaciones Estadísticas, la Red Neural Artificial (RNA) y el Algoritmo Genético (AG) y hemos intentado desarrollar un modelo híbrido para obtener el resultado óptimo. El aspecto vital de este modelo de predicción propuesto es lograr una mayor precisión. El rendimiento de la predicción se ha evaluado utilizando ecuaciones de búsqueda de errores como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el error medio.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Spanisch. N° de réf. du vendeur 9786203944716
Quantité disponible : 2 disponible(s)