Published by Ediciones Nuestro Conocimiento, 2021
ISBN 10: 6203944718 ISBN 13: 9786203944716
Language: Spanish
Seller: moluna, Greven, Germany
£ 29.79
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Published by Ediciones Nuestro Conocimiento Jul 2021, 2021
ISBN 10: 6203944718 ISBN 13: 9786203944716
Language: Spanish
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
£ 34.71
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Add to basketTaschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -India, que es el país con más superficie de cultivo del mundo, es uno de los grandes cultivadores. Además, el arroz y el trigo son los principales alimentos básicos de muchos indios. El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo predictivo sobre la producción agrícola india. Aquí, hemos utilizado diferentes tipos de modelos de computación blanda como la Lógica Difusa, las Ecuaciones Estadísticas, la Red Neural Artificial (RNA) y el Algoritmo Genético (AG) y hemos intentado desarrollar un modelo híbrido para obtener el resultado óptimo. El aspecto vital de este modelo de predicción propuesto es lograr una mayor precisión. El rendimiento de la predicción se ha evaluado utilizando ecuaciones de búsqueda de errores como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el error medio. 60 pp. Spanisch.
Published by Ediciones Nuestro Conocimiento, 2021
ISBN 10: 6203944718 ISBN 13: 9786203944716
Language: Spanish
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
£ 35.57
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Add to basketTaschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - India, que es el país con más superficie de cultivo del mundo, es uno de los grandes cultivadores. Además, el arroz y el trigo son los principales alimentos básicos de muchos indios. El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo predictivo sobre la producción agrícola india. Aquí, hemos utilizado diferentes tipos de modelos de computación blanda como la Lógica Difusa, las Ecuaciones Estadísticas, la Red Neural Artificial (RNA) y el Algoritmo Genético (AG) y hemos intentado desarrollar un modelo híbrido para obtener el resultado óptimo. El aspecto vital de este modelo de predicción propuesto es lograr una mayor precisión. El rendimiento de la predicción se ha evaluado utilizando ecuaciones de búsqueda de errores como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el error medio.