Name: Prévision du rendement des cultures dans divers districts de Karnataka à l'aide de ML. (en Francés)
Price: 175701.00 COP
Availability: InStock
Author: P. M., Prathibhavani
ISBN: 9786205743904

portada Prévision du rendement des cultures dans divers districts de Karnataka à l'aide de ML. (en Francés)

Prévision du rendement des cultures dans divers districts de Karnataka à l'aide de ML. (en Francés)

Formato

Libro Físico

Autor

Prathibhavani P. M.

Editorial

Editions Notre Savoir

Idioma

Francés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.3 cm

Peso

0.09 kg.

ISBN13

9786205743904

Categorías

Botánica y ciencias de las plantas
Horticultura comercial

Prévision du rendement des cultures dans divers districts de Karnataka à l'aide de ML. (en Francés)

Prathibhavani P. M. (Autor) · Editions Notre Savoir · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Prévision du rendement des cultures dans divers districts de Karnataka à l'aide de ML. (en Francés)"

Le changement climatique a eu un impact négatif sur le rendement de la plupart des cultures en Inde au cours des deux dernières décennies. La prévision anticipée du rendement des cultures aiderait les agriculteurs et les décideurs à déterminer les stratégies appropriées de commercialisation, de transport et de stockage. La méthode proposée aidera les agriculteurs à déterminer le rendement des cultures avant la mise en culture des terres agricoles, ce qui leur permettra de prendre des décisions éclairées. Dans ce travail, il faut d'abord identifier les facteurs qui influencent le rendement des cultures afin de prédire efficacement le rendement. La température, l'humidité du sol, l'humidité, le rayonnement solaire et la valeur du pH sont tous des facteurs importants. Il est nécessaire de collecter et d'analyser les données sur ces facteurs pour notre bénéfice et il existe plusieurs moyens ou algorithmes pour une telle analyse de données dans la prédiction des cultures, et peut prédire le rendement des cultures avec l'aide de ces algorithmes. Dans la méthode proposée, nous aimerions examiner le problème du point de vue de l'apprentissage automatique en évaluant divers algorithmes tels que Random Forest, la régression linéaire simple (SLR) et les réseaux neuronaux pour garantir que le meilleur algorithme est considéré comme le plus précis possible.