Рекомендаційна система прогнозування врожайності сільськогосподарських культур на основі методів машинного навчання
Ключові слова:
машинне навчання, рекомендаційна система, прогнозування врожайності, сільськогосподарські культури
Анотація
Розроблено та реалізовано рекомендаційну систему для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур із застосуванням методів машинного навчання. Вона включає аналіз сучасних підходів та існуючих систем у галузі аграрних прогнозів, а також формулювання математичної моделі та алгоритмів роботи системи. Реалізована програмна модель пройшла тестування, що підтвердило її ефективність і можливість використання в практичних умовах. Застосування таких систем сприяє підвищенню ефективності аграрного виробництва та оптимізації прийняття рішень аграріями.
Посилання
[1] Lobell, D., Ortiz-Monasterio, J., & Gurrola, F. (2007). Identification of yieldlimiting factors using crop simulation and geostatistical analysis. Field crops research, 103(3). Р. 194-198.
[2] Khaki, S., & Wang L. (2019). Crop yield prediction using deep neural networks. Frontiers in plant science, 10. Р. 621-629.
[3] You, J., Li, X., Lobell, D., & Ermon, S. (2017). Deep gaussian process for crop yield prediction based on remote sensing data. Proceedings of the aaai conference on artificial intelligence, 31(1). Р. 4559-4566.
[4] Pantazi, X., Moshou, D., Alexandridis, T., & Whetton, R. (2016). Wheat yield prediction using machine learning and advanced sensing techniques. Computers and electronics in agriculture, 121, Р. 57-65.
[2] Khaki, S., & Wang L. (2019). Crop yield prediction using deep neural networks. Frontiers in plant science, 10. Р. 621-629.
[3] You, J., Li, X., Lobell, D., & Ermon, S. (2017). Deep gaussian process for crop yield prediction based on remote sensing data. Proceedings of the aaai conference on artificial intelligence, 31(1). Р. 4559-4566.
[4] Pantazi, X., Moshou, D., Alexandridis, T., & Whetton, R. (2016). Wheat yield prediction using machine learning and advanced sensing techniques. Computers and electronics in agriculture, 121, Р. 57-65.
Опубліковано
2026-01-07
Як цитувати
Карашкевич, С., & Пірко, І. (2026). Рекомендаційна система прогнозування врожайності сільськогосподарських культур на основі методів машинного навчання . Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/480
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
