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L'Inde, qui possède la plus grande surface agricole cultivée au monde, est l'un des pays où l'on cultive massivement. En outre, le riz et le blé sont les principaux aliments de base de nombreux Indiens. L'objectif principal de cette étude est de développer un modèle prédictif de la production agricole indienne. Nous avons utilisé différents types de modèles informatiques tels que la logique floue, les équations statistiques, les réseaux neuronaux artificiels (ANN) et les algorithmes génétiques (GA) et avons essayé de développer un modèle hybride pour obtenir un résultat optimal. L'aspect vital de ce modèle de prédiction proposé est d'obtenir une meilleure précision. Les performances de prédiction ont été évaluées à l'aide d'équations de recherche d'erreurs telles que l'erreur quadratique moyenne (MSE), l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et l'erreur moyenne.