Predicting saffron yield from meteorological data using expert system, Razavi and South Khorasan Provinces
Author(s):
Abstract:
Khorasan Province is one of the most important provinces of Iran، especially as regards agricultural product. The prediction of crop yield with available data has important effects on socio-economic and political decisions at the regional scale. Recently، the application of Artificial Neural Network (ANN) has been developed as a powerful tool which enables to solve accurately the most complicated equations and to perform appropriate numerical analysis. This study shows the ability of Artificial Neural Network (ANN) technology for the prediction of saffron (Corcus sativus) yield، based on the available daily weather and yearly agricultural data. Evapotranspiration، temperature (max، min، and dew temperatures)، precipitation and daily average relative humidity for 20 years at synoptic stations were the weather data used. The potential of ANN and Multi-Layered Preceptron (MLP) methods were examined to predict saffron yield. The MLP models of Artificial Neural Networks and regression using maximum temperature، precipitation، evapotranspiration and relative humidity of autumn and last year yield، as independent variables in predicting the crop yield (R2=0. 8832، RMSE= 0. 689 kg. ha-1، MAE= 0. 560 kg. ha-1)، the most efficiency was achieved.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Journal of Saffron Research, Volume:2 Issue: 1, 2015
Pages:
15 to 33
magiran.com/p1366515
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 990,000ريال 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.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!