Un estudio comparativo de modelos de aprendizaje automático para predecir datos meteorológicos en aplicaciones agrícolas
Autores: uljug, Jelena; Spii, Josip; Grgi, Kreimir; agar, Drago
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un estudio comparativo de modelos de aprendizaje automático para predecir datos meteorológicos en aplicaciones agrícolas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Desafíos
Cambio climático
Internet de las Cosas
Sequía
Cultivos de maíz
Modelos predictivos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio tiene como objetivo abordar los desafíos del cambio climático, que ha provocado eventos de temperaturas extremas y una disminución de la lluvia, utilizando tecnologías de Internet de las Cosas (IoT).
Descripción
Este estudio tiene como objetivo abordar los desafíos del cambio climático, que ha provocado eventos de temperaturas extremas y una disminución de la lluvia, utilizando tecnologías de Internet de las Cosas (IoT).