แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Deep-LSTM model for wheat crop yield prediction in India

Organization : University School of Information, Communication & Technology (USICT). NSUT East Campus (Formerly Ambedkar Institute of Advanced Communication Technologies & Research)
Email : ritika1516@gmail.com

Organization : University School of Information, Communication & Technology (USICT). NSUT East Campus (Formerly Ambedkar Institute of Advanced Communication Technologies & Research)
Email : bharti_553@yahoo.com
keyword: Long short-term memory
LCSH: Deep learning (Machine learning)
LCSH: Agriculture -- Forecasting
Abstract: In India, Agriculture is the prominent economic domain in which early-season Crop Yield Prediction can help the farmers to prepare their decision policies. With the emergence of the Artificial Intelligence arena, Deep Learning techniques are overcome the traditional Statistical Methods for Yield prediction & forecasting of Crops. The present study focuses on the Yield prediction of Wheat Crops in India using a Deep-LSTM model. The dataset was considered from 1950-to 2019 year. The results were evaluated using Root Mean Square Error, and Mean Square Error and Compared with the existing machine learning methods. The outcomes revealed that Deep-LSTM provides a lower RMSE value of 0.20 and better accuracy in forecasting in comparison to traditional methods. This study is helpful for farmers to improve their decisions as per forecasting of Rabi Crop season.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-05-14
Issued: 2024-05-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.73-78). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.73-78.pdf 428.47 KB
ใช้เวลา
0.032679 วินาที

Saini, Preeti
Title Contributor Type
Deep-LSTM model for wheat crop yield prediction in India
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saini, Preeti;Nagpal, Bharti

บทความ/Article
Nagpal, Bharti
Title Contributor Type
Deep-LSTM model for wheat crop yield prediction in India
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saini, Preeti;Nagpal, Bharti

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 55
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 11,365
รวม 11,420 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 35,345 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 220 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
รวม 35,571 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.132
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.59