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Indien ist das Land mit der größten landwirtschaftlichen Anbaufläche der Welt und einer der größten Anbauer von Feldfrüchten. Außerdem sind Reis und Weizen die wichtigsten Grundnahrungsmittel vieler Inder. Das Hauptziel dieser Studie ist es, ein Vorhersagemodell für die indische Agrarproduktion zu entwickeln. Hier haben wir verschiedene Arten von Soft-Computing-Modellen wie Fuzzy-Logik, statistische Gleichungen, künstliche neuronale Netzwerke (ANN) und genetische Algorithmen (GA) verwendet und versucht, ein hybrides Modell zu entwickeln, um ein optimales Ergebnis zu erhalten. Der entscheidende Aspekt dieses vorgeschlagenen Vorhersagemodells ist es, eine verbesserte Genauigkeit zu erreichen. Die Vorhersageleistung wurde mit Hilfe von Gleichungen zur Fehlersuche wie dem mittleren quadratischen Fehler (MSE), dem mittleren quadratischen Fehler (RMSE) und dem durchschnittlichen Fehler bewertet.
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