Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  crop prediction
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Do planowania plonu roślin, w tym plonu buraka cukrowego, wykorzystuje się modele prognostyczne. Istniejące modele mają zastosowanie zarówno w skali mikro - dla gospodarstwa, jaki i makro - dla regionu, czy kraju. Te modele, najczęściej zaimplementowane w programach komputerowych, ze względu na dużą liczbę danych wejściowych, są raczej niedostępne dla plantatora buraka cukrowego i rolniczych służb doradczych. Dlatego w pracy podjęto próbę opracowania własnego modelu plonu buraka cukrowego, opartego na metodach sztucznej inteligencji, przy wykorzystaniu możliwie niewielkiej liczby danych wejściowych. Założono, że dane wejściowe do modelu powinny stanowić podstawowe czynniki charakteryzujące siedlisko, użyte środki produkcji i przebieg warunków pogodowych.
EN
In planning crops, including sugar beet crop, prognostic models are used. Existing models are utilized in micro scale - for the farm, as well as in macro scale - for region or country. These models, generally implemented in computer programmes, are rather unavailable for sugar beet planters and agricultural advisory services because of the huge amount of input data. That is why in this paper an attempt was made to create own model of sugar beet crop based on artificial intelligence methodology and the smallest possible amount of input data. It was assumed that input data for models should be the basic factors characterizing habitat, means of production used and weather conditions course.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.