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Optimized deep Learning Methods for Crop Yield Prediction

Computer Systems Science & Engineering 2023年第2期44卷 1051-1067页

作者： K.Vignesh A.Askarunisa A.M.Abirami KLN College of Information Technology Pottapalaiyam630612India Sethu Institute of Technology Kariyapatti626115India Thiagarajar College of Engineering Madurai625015India

Crop yield has been predicted using environmental,land,water,and crop characteristics in a prospective research *** it comes to predicting crop production,there are a number of factors to consider,including weather con-ditions,soil qualities,water levels and the location of the farm.A broad variety of algorithms based on deep learning are used to extract useful crops for *** combination of data mining and deep learning creates a whole crop yield pre-diction system that is able to connect raw data to predicted crop *** sug-gested study uses a discrete deep belief network with Visual Geometry Group(vgg)net classiﬁcation method over the tweak chick swarm optimization approach to estimate agricultural *** network’s successively stacked layers were fed the data *** on the input parameters,a crop produc-tion prediction environment is constructed using the network *** the tweak chick swarm optimization technique,the best characteristics of input data are preprocessed,and the optimal output is used as input for the classiﬁcation *** deep belief network with the Visual Geometry Group net clas-siﬁer is used to classify the data and forecast agricultural *** sug-gested model correctly predicts crop output with 97 percent accuracy,exceeding existing models by maintaining the baseline data distribution.

关键词： Data mining deep learning crop production tweak chick swarm optimization algorithm discrete deep belief network with vgg net classiﬁer

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