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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

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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


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.

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