Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: irrigation scheduling

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Machine learning for supporting irrigation decisions based on climatic water balance

Treder Waldemar, Klamkowski Krzysztof, Wójcik Katarzyna, Tryngiel-Gać Anna

Journal of Water and Land Development

2023

no. 58

25--30

A machine learning model was developed to support irrigation decisions. The field research was conducted on ‘Gala’ apple trees. For each week during the growing seasons (2009-2013), the following parameters were determined: precipitation, evapotranspiration (Penman-Monteith formula), crop (apple) evapotranspiration, climatic water balance, crop (apple) water balance (AWB), cumulative climatic water balance (determined weekly, ∑CWB), cumulative apple water balance (∑AWB), week number from full bloom, and nominal classification variable: irrigation, no irrigation. Statistical analyses were performed with the use of the WEKA 3.9 application software. The attribute evaluator was performed using Correlation Attribute Eval with the Ranker Search Method. Due to its highest accuracy, the final analyses were performed using the WEKA classifier package with the J48graft algorithm. For each of the analysed growing seasons, different correlations were found between the water balance determined for apple trees and the actual water balance of the soil layer (10-30 cm). The model made correct decisions in 76.7% of the instances when watering was needed and in 87.7% of the instances when watering was not needed. The root of the classification tree was the AWB determined for individual weeks of the growing season. The high places in the tree hierarchy were occupied by the nodes defining the elapsed time of the growing season, the values of ∑CWB and ∑AWB.

Możliwe struktury systemów hybrydowych w przetwarzaniu informacji nieprecyzyjnych dla rozwiązywania wieloaspektowych problemów optymalnego zużycia wody do nawadniania roślin

Baranowska E.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

2012

Vol. 57, nr 1

5-8

Dążenie ludzi nauki do uzyskania coraz większego uproszczenia struktury modeli, a jednocześnie do coraz większej dokładności i wymiarowości, przynosi rezultaty w postaci tworzenia nowych modeli. Modelowanie ma zasadnicze znaczenie w działalności naukowej i inżynierskiej. Efektywne funkcjonowanie istniejących systemów nawadniania zależy od dokładności i precyzji modelowania. Przedsięwzięcie wielokierunkowe, jakim jest proces modelowania dla potrzeb inżynierii rolniczej wymaga połączenia wiedzy z różnych dyscyplin przyrodniczych: agrometeorologii, agrofizyki, gleboznawstwa, fizjologii roślin, uprawy roślin i wielu innych. Także wymaga interdyscyplinarnych zespołów badawczych. Wiodącym czynnikiem podnoszącym efektywność modelowania jest implementacja do istniejących modeli symulacyjnych pozyskanych za pomocą odpowiednich technik informacji. Ma to na celu minimalizację błędów symulacji. W pracy przedstawiono poglądowy zarys systemów hybrydowych.

The desire of scientists to obtain an ever increasing simplification of the structure of models, whilst increasing the accuracy and dimensionality results in the creation of new models. Modeling is crucial in research and engineering. The efficient functioning of the existing irrigation systems depends on modeling accuracy and precision. The project which is a multidirection modeling process for agricultural engineering purposes requires a combination of knowledge from different disciplines of natural sciences: agrometeorology, agrophysics, soil science, plant physiology, cultivation and many others also requires interdisciplinary research teams. The leading factor in increasing the efficiency of modeling is to implement the existing simulation models obtained using the corresponding techniques of information. The aim is to minimize the minimize the errors of the simulation. The paper presents a pictorial overview of hybrid systems.