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Tecniche di soft computing per prevedere il futuro dell'agricoltura indiana: Codifica MATLAB - Couverture souple
Synopsis
L'India, che ha la maggiore superficie agricola coltivata al mondo, è uno dei massicci coltivatori di colture. Inoltre, il riso e il grano sono i principali alimenti di base di molti indiani. Lo scopo principale di questo studio è quello di sviluppare un modello predittivo sulla produzione agricola indiana. Qui, abbiamo usato diversi tipi di modelli di soft computing come la logica Fuzzy, le equazioni statistiche, la rete neurale artificiale (ANN) e l'algoritmo genetico (GA) e abbiamo cercato di sviluppare un modello ibrido per ottenere un risultato ottimale. L'aspetto vitale di questo modello di previsione proposto è quello di ottenere una migliore accuratezza. La performance di predizione è stata valutata usando equazioni di ricerca dell'errore come Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) e Average Error.
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Tecniche di soft computing per prevedere il futuro dell'agricoltura indiana
Edité par
Edizioni Sapienza Jul 2021, 2021
ISBN 10 : 6203944734
ISBN 13 : 9786203944730
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'India, che ha la maggiore superficie agricola coltivata al mondo, è uno dei massicci coltivatori di colture. Inoltre, il riso e il grano sono i principali alimenti di base di molti indiani. Lo scopo principale di questo studio è quello di sviluppare un modello predittivo sulla produzione agricola indiana. Qui, abbiamo usato diversi tipi di modelli di soft computing come la logica Fuzzy, le equazioni statistiche, la rete neurale artificiale (ANN) e l'algoritmo genetico (GA) e abbiamo cercato di sviluppare un modello ibrido per ottenere un risultato ottimale. L'aspetto vitale di questo modello di previsione proposto è quello di ottenere una migliore accuratezza. La performance di predizione è stata valutata usando equazioni di ricerca dell'errore come Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) e Average Error. 56 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786203944730
Quantité disponible : 2 disponible(s)
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Tecniche di soft computing per prevedere il futuro dell\ agricoltura indiana
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Edizioni Sapienza, 2021
ISBN 10 : 6203944734
ISBN 13 : 9786203944730
Neuf
Couverture souple
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Tecniche di soft computing per prevedere il futuro dell'agricoltura indiana
Edité par
Edizioni Sapienza Jul 2021, 2021
ISBN 10 : 6203944734
ISBN 13 : 9786203944730
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -L'India, che ha la maggiore superficie agricola coltivata al mondo, è uno dei massicci coltivatori di colture. Inoltre, il riso e il grano sono i principali alimenti di base di molti indiani. Lo scopo principale di questo studio è quello di sviluppare un modello predittivo sulla produzione agricola indiana. Qui, abbiamo usato diversi tipi di modelli di soft computing come la logica Fuzzy, le equazioni statistiche, la rete neurale artificiale (ANN) e l'algoritmo genetico (GA) e abbiamo cercato di sviluppare un modello ibrido per ottenere un risultato ottimale. L'aspetto vitale di questo modello di previsione proposto è quello di ottenere una migliore accuratezza. La performance di predizione è stata valutata usando equazioni di ricerca dell'errore come Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) e Average Error.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786203944730
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Tecniche di soft computing per prevedere il futuro dell'agricoltura indiana : Codifica MATLAB
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'India, che ha la maggiore superficie agricola coltivata al mondo, è uno dei massicci coltivatori di colture. Inoltre, il riso e il grano sono i principali alimenti di base di molti indiani. Lo scopo principale di questo studio è quello di sviluppare un modello predittivo sulla produzione agricola indiana. Qui, abbiamo usato diversi tipi di modelli di soft computing come la logica Fuzzy, le equazioni statistiche, la rete neurale artificiale (ANN) e l'algoritmo genetico (GA) e abbiamo cercato di sviluppare un modello ibrido per ottenere un risultato ottimale. L'aspetto vitale di questo modello di previsione proposto è quello di ottenere una migliore accuratezza. La performance di predizione è stata valutata usando equazioni di ricerca dell'errore come Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) e Average Error. N° de réf. du vendeur 9786203944730
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