Resumen

El cultivo de cultivos es una de las actividades más antiguas de la civilización. Durante mucho tiempo, la producción de cultivos se llevó a cabo basada en el conocimiento transmitido de generación en generación. Sin embargo, debido al rápido crecimiento de la población humana en el mundo, el cultivo basado en el conocimiento humano no es suficiente para satisfacer la demanda exigente. Para abordar este problema, se ha estudiado el uso de herramientas basadas en el aprendizaje automático en este documento. Se ha realizado un experimento sobre 0.3 millones de datos. Este conjunto de datos identifica 46 parámetros prominentes para el cultivo, recopilados del Departamento de Extensión Agrícola de Bangladesh. Se ha llevado a cabo una comparación entre redes neuronales y varios algoritmos de aprendizaje automático en esta investigación. Se observa que la red neuronal supera a los otros métodos al mantener una precisión promedio de predicción del 96.06% para seis cultivos diferentes. Otros algoritmos de aprendizaje automático contemporáneos, a saber, la

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Cultivo de cultivos; Aprendizaje automático; Parámetros; Redes neuronales; Algoritmos; Precisión de predicción
• Keywords:Crop cultivation; Machine learning; Parameters; Neural networks; Algorithms; Prediction accuracy