Evaluation of Crop to Crop Water Demand Forecasting: Tomatoes and Bell Peppers Grown in a Commercial Greenhouse
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Forecasting crop water demand is a critical part of any greenhouse’s day-to-day operations. This study focuses on a region located in Essex County, Ontario Canada where water demand is dominated by commercial greenhouse operations (78% of capacity). Development of complex and elaborate forecasting methods such as artificial neural networks (ANN) can be costly to develop and implement, especially with the limited resources available to greenhouses. This study proposes simplified forecasting methods that would be used in conjunction with a more complex base model architecture. These simplified methods use one crop water usage as an indicator of another’s, and is titled crop-to-crop forecasting (C2C). In this study, tomatoes and peppers were evaluated, and three C2C models were developed along with an ANN base model to provide a basis for evaluation. The models were created using a dataset containing hourly watering data along with climatic and temporal data for the period between June 2015 and August 2016. The three C2C architectures used were linear regression (LR), quotient method (QM), and feed-forward neural network (FFNN), compared with the (ANN) model, which is a feed-forward neural network with extra inputs (FFNN-EI). Each model was evaluated using the root mean squared error (RMSE) and the normalized root mean squared error (NRMSE). The results show that all C2C methods have higher RMSE and NRMSE than that of the base model, with an average RMSE increase of 12% for peppers and 29% for tomatoes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle