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Machine learning para la predicción de energía en la producción de trigo

Autores: Mostafaeipour, Ali; Fakhrzad, Mohammad Bagher; Gharaat, Sajad; Jahangiri, Mehdi; Dhanraj, Joshuva Arockia; Band, Shahab S.; Issakhov, Alibek; Mosavi, Amir

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Machine learning para la predicción de energía en la producción de trigo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Crecimiento global de la población
Demanda
Trigo
Consumo de energía
Agricultura
Modelos de predicción

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El crecimiento de la población mundial ha llevado a un considerable aumento en la demanda de trigo. Hoy en día, la cantidad de consumo de energía en la agricultura también ha aumentado debido a la necesidad de suficiente comida para la población en crecimiento. Por lo tanto, los responsables de políticas agrícolas en la mayoría de los países confían en modelos de predicción para influir en las políticas de seguridad alimentaria. Este estudio tiene como objetivo predecir y reducir la cantidad de consumo de energía en la producción de trigo.

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