Performance Forecasting of Sugarcane Fields using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

Abstract:
Sugarcane fields are affected by different parameters and factors such as ground water table¡ salinity of saturated soil¡ depth of irrigation¡ variety and age of plants and etc. Evaluating effects of these parameters¡ it is possible to propose solutions to maximize sugarcane fields performance. In this paper Adaptive Neuro - Fuzzy Inference System (ANFIS) is used to model the performance of sugarcane fields. This study is performed based on three years data of «Mirza koochak khan cultivation and industry». Results showed that the proposed model has a correlation factor of 0. 978¡ RMSE of 1. 35 and error of 3. 2 The proposed model has a very high accuracy in performance forecasting of sugarcane fields.
Language:
Persian
Published:
Irrigation Sciences and Engineering, Volume:35 Issue: 4, 2013
Pages:
1 to 9
magiran.com/p1537984  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!