Verarbeitung großer Datenmengen mittels Neuronaler Netze zur Schätzung kleinräumiger Produktionsfunktionen

Zusammenfassung
Es wird eine Methode vorgestellt, wodurch mithilfe von künstlichen Neuronalen Netzen Erträge prognostiziert werden um kleinräumige Produktionsfunktionen für jede einzelne Stickstoffteilgabe zu schätzen. Auf Grundlage von Feldversuchen zur Stickstoffdüngung von Winterweizen wird die Güte der Ertragsprognose untersucht.
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Wagner, P. & Schneider, M., (2007). Verarbeitung großer Datenmengen mittels Neuronaler Netze zur Schätzung kleinräumiger Produktionsfunktionen. In: Böttinger, S., Theuvsen, L., Rank, S. & Morgenstern, M. (Hrsg.), Agrarinformatik im Spannungsfeld zwischen Regionalisierung und globalen Wertschöpfungsketten – Referate der 27. GIL Jahrestagung. Bonn: Gesellschaft für Informatik e. V.. (S. 215-218).
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ISBN: 978-3-88579-195-9
ISSN: 1617-5468
Datum: 2007
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
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