![](/images/graphics-bg.png)
Attribute Selection Impact on Linear and Nonlinear Regression Models for Crop Yield Prediction
المؤلفون المشاركون
Frausto-Solís, Juan
Gonzalez-Sanchez, Alberto
Ojeda-Bustamante, Waldo
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Efficient cropping requires yield estimation for each involved crop, where data-driven models are commonly applied.
In recent years, some data-driven modeling technique comparisons have been made, looking for the best model to yield prediction.
However, attributes are usually selected based on expertise assessment or in dimensionality reduction algorithms.
A fairer comparison should include the best subset of features for each regression technique; an evaluation including several crops is preferred.
This paper evaluates the most common data-driven modeling techniques applied to yield prediction, using a complete method to define the best attribute subset for each model.
Multiple linear regression, stepwise linear regression, M5′ regression trees, and artificial neural networks (ANN) were ranked.
The models were built using real data of eight crops sowed in an irrigation module of Mexico.
To validate the models, three accuracy metrics were used: the root relative square error (RRSE), relative mean absolute error (RMAE), and correlation factor ( R ).
The results show that ANNs are more consistent in the best attribute subset composition between the learning and the training stages, obtaining the lowest average RRSE (86.04%), lowest average RMAE (8.75%), and the highest average correlation factor (0.63).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gonzalez-Sanchez, Alberto& Frausto-Solís, Juan& Ojeda-Bustamante, Waldo. 2014. Attribute Selection Impact on Linear and Nonlinear Regression Models for Crop Yield Prediction. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049899
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gonzalez-Sanchez, Alberto…[et al.]. Attribute Selection Impact on Linear and Nonlinear Regression Models for Crop Yield Prediction. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049899
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gonzalez-Sanchez, Alberto& Frausto-Solís, Juan& Ojeda-Bustamante, Waldo. Attribute Selection Impact on Linear and Nonlinear Regression Models for Crop Yield Prediction. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049899
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049899
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)