Soft Computing Techniques to Predict the Future of Indian Agriculture | MATLAB Coding
Surjeet Kumar (u. a.)
ISBN 10: 6200463344 ISBN 13: 9786200463340
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
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Soft Computing Techniques to Predict the Future of Indian Agriculture | MATLAB Coding | Surjeet Kumar (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200463340 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. Bestandsnummer des Verkäufers 120472711
Inhaltsangabe:
India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error.
Über die Autorin bzw. den Autor: B.Tech (Ciencias de la Computación), M.Tech(Ciencias de la Computación), cursando el doctorado, Universidad de KalyaniBengala Occidental, India.
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Titel: Soft Computing Techniques to Predict the ...
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsdatum: 2019
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Soft Computing Techniques to Predict the Future of Indian Agriculture
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Kumar SurjeetB.Tech (Computer Science), M.Tech(Computer Science), Pursuing Ph.D,University of KalyaniWest Bengal, IndiaIndia, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. . Bestandsnummer des Verkäufers 497402146
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 60 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786200463340
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error. 60 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786200463340
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - India, which has the most agricultural tillage area in the world, is one of the massive cultivators of crops. Besides, rice and wheat is the main staple food of many Indians. The main purpose of this study is to develop a predictive model on Indian agriculture production. Here, we have used different types of soft computing models like Fuzzy Logic, Statistical Equations, Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) and tried to develop a hybrid model to get the optimum result. The vital aspect of this proposed prediction model is to achieve improved accuracy. The Prediction performance has been assessed by using error finding equations like Mean Squared Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Average Error. Bestandsnummer des Verkäufers 9786200463340
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