Resumen

La agricultura está sufriendo el problema de baja fertilidad y peligros climáticos como el aumento de ataques de plagas y enfermedades. La predicción temprana de los ataques de plagas puede ser muy útil para mejorar la productividad en la agricultura. El ataque de una plaga de insectos (mosca blanca) tiene una gran influencia en el rendimiento del cultivo de algodón. Se propone una solución de Internet de las Cosas para predecir el ataque de la mosca blanca y tomar medidas preventivas. Se desarrolló un sistema de predicción de plagas de insectos (IPPS) con la ayuda de Internet de las Cosas y un algoritmo RBFN basado en parámetros ambientales como la temperatura, la humedad, la lluvia y la velocidad del viento. La advertencia de plagas y el control de calidad de pesticidas propusieron un nivel de umbral económico para predecir el ataque de la mosca blanca. El nivel de umbral económico y el algoritmo RBFN se utilizan para predecir el ataque de la mosca

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Agricultura; Baja fertilidad; Riesgos climáticos; Ataques de plagas; Mosca blanca; Internet de las Cosas
• Keywords:Agriculture; Low fertility; Climate hazards; Pest attacks; Whitefly; Internet of Things