A NEURAL NETWORK MODEL FOR PREDICTING COTTON YIELDS

机译：预测棉花产量的神经网络模型

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Predicting a realistic target yield is one of the critical problems in precision farming. An artificial neural network was employed to model the nonlinear relationship between cotton yield and the factors influencing yield. Using six-year field data obtained from LuoYang Dry Land Research Center, the neural network model was developed and trained, and the RMSE for test data was 3.70%. The results indicate that the neural network model is a superior methodology for accurately setting cotton yields.

机译：预测现实的目标产量是精准农业中的关键问题之一。利用人工神经网络对棉花产量与影响产量的因素之间的非线性关系进行建模。利用从洛阳旱地研究中心获得的六年现场数据，开发并训练了神经网络模型，测试数据的RMSE为3.70％。结果表明，神经网络模型是准确设置棉花产量的一种优越方法。

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来源
《IFIP(International Federation for Information Processing) TC 12 International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture(CCTA 2007); 20070818-20; Wuyishan(CN)》|2007年|P.1321-1322|共2页
会议地点 Wuyishan(CN)
作者
Jun Zhang; Yiming Wang; Jinping Li; Ping Yang;
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作者单位

College of Information, Beijing Union University, I00I01, Beijing, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
artificial neural network; precision farming; cotton yield;

机译：人工神经网络；精细耕作；棉花产量;

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