Estimation of daily soil temperature via data mining techniques in semi-arid climate conditions
Este artc̕ulo investiga el potencial de las tčnicas de bs͠queda y procesamiento de datos para pronosticar las temperaturas diarias del suelo a profundidades que van de los 5 a los 100 cm con props̤itos agrc̕olas. Se utiliz ̤la informacin̤ climt̀ica y de temperatura del suelo de la provincia Ishafan...
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| अन्य लेखक: | , , , |
|---|---|
| स्वरूप: | पुस्तक |
| भाषा: | अंग्रेज़ी |
| विषय: | |
| ऑनलाइन पहुंच: | Estimation of daily soil temperature via data mining techniques in semi-arid climate conditions |
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MARC
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| 020 | |a 1794-6190 (versin̤ impresa) ; 2339-3459 (versin̤ online) | ||
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| 245 | 1 | 0 | |a Estimation of daily soil temperature via data mining techniques in semi-arid climate conditions |
| 246 | |a Estimacin̤ de la temperatura diaria del suelo a travš de tčnicas de bs͠queda y procesamiento de datos en condiciones climt̀icas semir̀idas | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2018 | ||
| 520 | 3 | |a Este artc̕ulo investiga el potencial de las tčnicas de bs͠queda y procesamiento de datos para pronosticar las temperaturas diarias del suelo a profundidades que van de los 5 a los 100 cm con props̤itos agrc̕olas. Se utiliz ̤la informacin̤ climt̀ica y de temperatura del suelo de la provincia Ishafan, ubicada en el centro de Irǹ y de clima semir̀ido, para el proceso de modelamiento. Se us ̤un enfoque de agrupamiento sustractivo para identificar la estructura del Sistema de Inferencia Neuronal Difuso Adaptado (ANFIS, del inglš Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) y el resultado del acercamiento propuesto se compar ̤con redes artificiales neuronales (ANN) y el modelo tipo r̀bol M5. Los resultados sugieren un desempeǫ mejorado al usar el enfoque ANFIS en la prediccin̤ de las temperaturas del suelo en varios puntos de profundidad, excepto en los 100 cm. El desempeǫ de las redes artificiales neuronales y los modelos de r̀bol M5 fueron similares. Sin embargo, el modelo tipo r̀bol M5 provee una relacin̤ linear simple para predecir los rangos de datos de la temperatura del suelo utilizados en este estudio. Los anl̀isis de error de los valores predichos a varias profundidades muestran que la estimacin̤ de error tiende a incrementarse con la profundidad. | |
| 650 | \ | \ | |a Ciencias de la tierra |
| 650 | \ | \ | |a Biologa̕ de suelos |
| 650 | \ | \ | |a Anl̀isis de suelos |
| 650 | \ | \ | |a Climatologa̕ |
| 650 | \ | \ | |a Earth sciences |
| 650 | \ | \ | |a Soil biology |
| 650 | \ | \ | |a Soil testing |
| 650 | \ | \ | |a Climatology |
| 650 | \ | \ | |a Temperatura del suelo |
| 650 | \ | \ | |a Minera̕ de datos |
| 650 | \ | \ | |a Modelo tipo r̀bol M5 |
| 650 | \ | \ | |a Soil temperature |
| 650 | \ | \ | |a Data mining |
| 650 | \ | \ | |a M5 tree model |
| 650 | \ | \ | |a ANFIS |
| 650 | \ | \ | |a ANN |
| 700 | \ | \ | |a Taghi Sattari Mohammad |
| 700 | \ | \ | |a Dodangeh Esmaeel |
| 700 | \ | \ | |a Abraham John |
| 700 | \ | \ | |a Universidad Nacional de Colombia. Departamento de Geociencias. |
| 856 | |z Estimation of daily soil temperature via data mining techniques in semi-arid climate conditions |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/estimacion-de-la-temperatura-diaria-del-suelo-a-traves-de-tecnicas-de-busqueda-y-procesamiento-de-datos-en-condiciones-climaticas-semiaridas | ||