AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAt the end ofthe study, cotton yield was estimated with %84 accuracy.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Farmers are always curious about the factors affecting yield in plant production. Determining thesefactors can give information about the yield in the future. Reliability of information is dependent on a goodprediction model. According to the operating process artificial neural networks imitate the neural network inhumans. The ability to make predictions for the current situation by combining the information people havegained from different experiences is designed in artificial neural networks. Therefore, in complex problems, itgives better results than conventional statistical methods. In this study, artificial neural networks and supportvector machines methods of artificial intelligence were used in order to predict the production of cotton. Froma comprehensive data collection spanning 73 farms in Diyarbakır, Turkey, the mean cotton production wasprevised at 559.19 kg da-1. There is four factors that picked as pivotal input into this model. As a result, theultimate artificial neural network model is able to foreshow cotton production, which is built on elements like:farm states (cotton area and irrigation periodicity), machinery usage and fertilizer consumption. At the end ofthe study, cotton yield was estimated with %84 accuracy.
Özet
Yetiştiriciler bitkisel üretimde verimi etkileyen faktörleri hep merak etmişlerdir. Bu faktörlerinbelirlenmesi ilerideki verim hakkında bilgi verebilir. Bilginin güvenilirliği iyi bir tahmin modeline bağlıdır. Çalışmasürecine göre yapay sinir ağları, insandaki sinir ağını taklit eder. Yapay sinir ağlarında insanların farklıdeneyimlerden edindiği bilgileri birleştirerek mevcut duruma yönelik tahminler yapabilme yeteneğitasarlanmıştır. Bu nedenle karmaşık problemlerde yapay sinir ağlarına göre daha iyi sonuç verir. Bu çalışmada,pamuk üretimini modellemek için yapay sinir ağı yöntemi kullanılmıştır. Türkiye, Diyarbakır'da 73 işletmeyikapsayan kapsamlı bir veri koleksiyonundan, ortalama pamuk üretimi 559,19 kg/da olarak hesaplanmıştır. Bumodele temel girdi olarak seçilen dört faktör vardır. Sonuç olarak, nihai YSA modeli, işletme durumları (pamukalanı ve sulama periyodu), makine kullanımı ve gübre tüketimi gibi unsurlara dayanan pamuk üretiminigösterebilmektedir. Çalışma sonunda pamuk verimi %84 doğrulukla tahmin edilmiştir.