Técnicas de Soft Computing para predecir el futuro de la agricultura india - Kumar, Surjeet
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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…mehr

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Produktbeschreibung
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.
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Autorenporträt
B.Tech (Ciencias de la Computación), M.Tech(Ciencias de la Computación), cursando el doctorado, Universidad de KalyaniBengala Occidental, India.