Predicción de parámetros microclimáticos de invernadero utilizando simulación transitoria de edificios y redes neuronales artificiales
Autores: Eim-uri, Olivera; Milanovi, Mihailo; Dimitrijevi-Petrovi, Aleksandra; Mileusni, Zoran; Dragievi, Aleksandra; Miodragovi, Rajko
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción de parámetros microclimáticos de invernadero utilizando simulación transitoria de edificios y redes neuronales artificiales
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Eficiencia agrícola
Tecnología de invernadero
Condiciones microclimáticas
Prácticas agrícolas sostenibles
Herramientas predictivas
Redes neuronales artificiales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
En el ámbito del avance agrícola, la búsqueda incesante de eficiencia agrícola en medio de las variabilidades del cambio climático ha posicionado a la tecnología de invernaderos como un pilar fundamental para la producción segura y sostenible de alimentos. La gestión precisa de las condiciones microclimáticas del invernadero, es decir, la capacidad de predecir y mantener con precisión la temperatura y humedad relativa ideales, es crucial para mejorar el crecimiento y la salud de las plantas, optimizar el uso de recursos y garantizar prácticas agrícolas sostenibles.
Descripción
En el ámbito del avance agrícola, la búsqueda incesante de eficiencia agrícola en medio de las variabilidades del cambio climático ha posicionado a la tecnología de invernaderos como un pilar fundamental para la producción segura y sostenible de alimentos. La gestión precisa de las condiciones microclimáticas del invernadero, es decir, la capacidad de predecir y mantener con precisión la temperatura y humedad relativa ideales, es crucial para mejorar el crecimiento y la salud de las plantas, optimizar el uso de recursos y garantizar prácticas agrícolas sostenibles.