Slika prikazuje model neuronske mreže, sa ulaznim slojem, skrivenim slojem i izlaznim slojem. U izlaznom sloju je jedan parametar-prinos. Kalkulator se zasniva na implementaciji neuronske mreže prikazane na slici. Za evaluaciju modela, ova studija koristi 30% testnih podataka i 70% podataka za obuku neuronske mreže. Takođe je testiran pomoću DMX (Data Mining Extension Queries) upita.
Cilj ovog kalkulatora je da utvrdi mogućnosti korišćenja veštačkih neuronskih mreža za prognoziranje prinosa kajsije ili jabuke po hektaru ako se kao ulazni parametri koristi sledeće: datum berbe, postojanje sistema za navodnjavanje, broj tretmana pesticida, vrsta orezivanja, protivgradna zaštita, održavanje zemljišta, prosečna godišnja temperatura, prosečne godišnje padavine, rani mraz.
Važnost za poljoprivrednika ogleda se u mogućnosti planiranja budućeg rada i uticaju na određene ulazne parametre kako bi se dobio odgovarajući prinos. Pored toga, farmeri mogu tačnije planirati nabavku ambalaže i plasman proizvoda ako imaju predvidljive podatke o prinosu po hektaru.
Pogledajte ostale dodatke kako bi iskoristili punu vrednost naše ponude.
Pogledajte ostale dodatkeJavite se našem prodajnom odeljenju koje će vam dati rešenje za Vaše potrebe.