Полное описание

Камышова, Галина Николаевна. Нейросетевые модели в оптимизации орошения сельскохозяйственных культур = Neural network models in crop irrigation optimization / Г. Н. Камышова. - DOI 10.18127/j19998554-202205-05. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение = Neurocomputers : международный научно-технический журнал. - 2022. - Том 24, N 5. - С. 44-54. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
68.31.21	631.67

Рубрики:
Нейронные сети -- Моделирование
Земледелие
Искусственный интеллект -- Применение в сельском хозяйстве

Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- искусственные нейронные сети -- нейросеть -- орошение -- оптимизация -- земледелие
Аннотация: Орошаемое земледелие как часть аграрной отрасли приобретает все большее значение вследствие изменений климата и возрастающей потребности в продуктах питания. При этом особенно важными становятся задачи оптимизации параметров, принимающих участие в планировании орошения. Использование прикладных нейросетевых моделей в задачах орошаемого земледелия - достаточно новое направление для российской аграрной отрасли, однако они все чаще применяются для их решения. В связи с этим актуальной является разработка новых подходов к применению нейросетевых моделей прогнозирования параметров, позволяющих оптимизировать орошение сельскохозяйственных культур. Цель исследования - представить современные подходы к моделированию параметров водного баланса почв на основе искусственных нейронных сетей для оптимизации орошения сельскохозяйственных культур. Предложены нейросетевые модели прогнозирования параметров, принимающих участие в планировании орошения в российской мелиоративной практике. Проведен сравнительный анализ представленных моделей с классическими, применяемыми на практике орошении. Установлено, что оперативное планирование орошения при помощи построенных моделей позволяет поддерживать дефицит влаги в почве в допустимых пределах на протяжении большей части смоделированного вегетационного периода, оптимизируя при этом использование воды при сохранении урожайности сельскохозяйственных культур. Обозначены проблемы и направления дальнейшей работы по разработке нейросетевых моделей орошаемого земледелия. Представленные нейросетевые модели прогнозирования параметров, принимающих участие в планировании орошения, наглядно демонстрируют возможности по оптимизации производства сельскохозяйственной продукции. Обобщающая способность нейросетевых моделей предоставляет возможность для разработки моделей прогнозирования влажности на участках орошения большой площади и позволяет добиваться снижения влияния пространственновременной изменчивости на урожай.

Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -112169-069074)

Шифр в сводном ЭК: 4d006e5cb085bf5c438e3fe7736e5477

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽