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Le changement climatique a eu un impact négatif sur le rendement de la plupart des cultures en Inde au cours des deux dernières décennies. La prévision anticipée du rendement des cultures aiderait les agriculteurs et les décideurs à déterminer les stratégies appropriées de commercialisation, de transport et de stockage. La méthode proposée aidera les agriculteurs à déterminer le rendement des cultures avant la mise en culture des terres agricoles, ce qui leur permettra de prendre des décisions éclairées. Dans ce travail, il faut d'abord identifier les facteurs qui influencent le rendement des cultures afin de prédire efficacement le rendement. La température, l'humidité du sol, l'humidité, le rayonnement solaire et la valeur du pH sont tous des facteurs importants. Il est nécessaire de collecter et d'analyser les données sur ces facteurs pour notre bénéfice et il existe plusieurs moyens ou algorithmes pour une telle analyse de données dans la prédiction des cultures, et peut prédire le rendement des cultures avec l'aide de ces algorithmes. Dans la méthode proposée, nous aimerions examiner le problème du point de vue de l'apprentissage automatique en évaluant divers algorithmes tels que Random Forest, la régression linéaire simple (SLR) et les réseaux neuronaux pour garantir que le meilleur algorithme est considéré comme le plus précis possible.
About the author
Dr. Prathibhavani P M arbeitet derzeit als Assistenzprofessorin in der Abteilung für CSE, UVCE, K R Circle, Bengaluru, Bangalore University. Sie erwarb ihren Doktortitel in CSE an der VTU. Sie hat mehr als 13 Jahre Lehrerfahrung. Sie hat mehr als 22 Fachartikel im Bereich dem Bereich WSN veröffentlicht. Sie ist Mitglied auf Lebenszeit bei IAENG und ISTE.
