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AI Method for Improving Crop Yield Prediction Accuracy Using ANN

Computer Systems Science & Engineering 2023年第10期47卷 153-170页

作者： t.sivaranjani S.P.Vimal Department of Electrical and Electronics Engineering V.S.B College of Engineering Technical CampusCoimbatore642109India Department of Electronics and Communication Engineering Sri Ramakrishna Engineering CollegeCoimbatore641022India

Crop Yield Prediction(CYP)is critical to world food *** safety is a top priority for *** rely on reliable CYP to make import and export decisions that must be fulfilled before launching an agricultural *** Yield(CY)is a complex variable influenced by multiple factors,including genotype,environment,and their *** is a significant agrarian ***,CYP is the main task due to many composite factors,such as climatic conditions and soil *** Learning(ML)is a powerful tool for supporting CYP decisions,including decision support on which crops to grow in a specific ***,Artificial Neural Networks(ANN)are usually used to predict the behaviour of complex non-linear *** a result,this research paper attempts to determine the correlations between climatic variables,soil nutrients,and CYwith the available ***,threemethods,Levenberg-Marquardt(LM),Bayesian regularisation(BR),and scaled conjugate gradient(SCG),are used to train the neural network(NN)model and then compared to determine prediction *** performance measures of the training,as declared above,such as Mean Squared Error(MSE)and correlation coefficient(R),were determined to assess the ANN models that had been *** experimental study proves that LM training algorithms are better,while BR and SCG have minimal performance.

关键词： Crop prediction accuracy ANN precision agriculture crop yield

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