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
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
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.
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.