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A Índia, que tem a maior área de lavoura agrícola do mundo, é um dos cultivadores massivos de culturas. Além disso, o arroz e o trigo são os principais alimentos de base de muitos indianos. O principal objectivo deste estudo é desenvolver um modelo de previsão da produção agrícola indiana. Aqui, utilizámos diferentes tipos de modelos de computação suave como Lógica Fuzzy, Equações Estatísticas, Rede Neural Artificial (ANN) e Algoritmo Genético (GA) e tentámos desenvolver um modelo híbrido para obter o resultado óptimo. O aspecto vital deste modelo de previsão proposto é conseguir uma maior…mehr

Produktbeschreibung
A Índia, que tem a maior área de lavoura agrícola do mundo, é um dos cultivadores massivos de culturas. Além disso, o arroz e o trigo são os principais alimentos de base de muitos indianos. O principal objectivo deste estudo é desenvolver um modelo de previsão da produção agrícola indiana. Aqui, utilizámos diferentes tipos de modelos de computação suave como Lógica Fuzzy, Equações Estatísticas, Rede Neural Artificial (ANN) e Algoritmo Genético (GA) e tentámos desenvolver um modelo híbrido para obter o resultado óptimo. O aspecto vital deste modelo de previsão proposto é conseguir uma maior precisão. O desempenho da Predição foi avaliado através da utilização de equações de detecção de erros como o Erro Quadrático Médio (MSE), Erro Quadrático Médio (RMSE) e Erro Médio.
Autorenporträt
B.Tech (Ciencias de la Computación), M.Tech(Ciencias de la Computación), cursando el doctorado, Universidad de KalyaniBengala Occidental, India.