CCL

Összesen 3 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM111452
035-os BibID:(cikkazonosító)1297 (Scopus)85160411163 (WoS)000994795300001
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Data Mining and Machine Learning Algorithms for Optimizing Maize Yield Forecasting in Central Europe / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Sana Arshad, Akasairi Ocwa, Attila Vad, Abdullah Alsalman, István Bácskai, Tamás Rátonyi, Omar Hijazi, Adrienn Széles, Safwan Mohammed
Dátum:2023
ISSN:2073-4395
Megjegyzések:Artificial intelligence, specifically machine learning (ML), serves as a valuable tool for decision support in crop management under ongoing climate change. However, ML implementation to predict maize yield is still limited in Central Europe, especially in Hungary. In this context, we assessed the performance of four ML algorithms (Bagging (BG), Decision Table (DT), Random Forest (RF) and Artificial Neural Network-Multi Layer Perceptron (ANN-MLP)) in predicting maize yield based on four different input scenarios. The collected data included both agricultural data (production (PROD) (ton) and maize cropped area (AREA) (ha)) and climate data (annual mean temperature ?C (Tmean), precipitation (PRCP) (mm), rainy days (RD), frosty days (FD) and hot days (HD)). This research adopted four scenarios, as follows: SC1: AREA+ PROD+ Tmean+ PRCP+ RD+ FD+ HD; SC2: AREA+ PROD; SC3: Tmean+ PRCP+ RD+ FD+ HD; and SC4: AREA+ PROD+ Tmean+ PRCP. In the training stage, ANN-MLP-SC1 and ANN-MLP-SC4 outperformed other ML algorithms; the correlation coefficient (r) was 0.99 for both, while the root mean squared errors (RMSEs) were 107.9 (ANN-MLP-SC1) and 110.7 (ANN-MLP-SC4). In the testing phase, the ANN-MLP-SC4 had the highest r value (0.96), followed by ANN-MLP-SC1 (0.94) and RF-SC2 (0.94). The 10-fold cross validation also revealed that the ANN-MLP-SC4 and ANN-MLP-SC1 have the highest performance. We further evaluated the performance of the ANN-MLP-SC4 in predicting maize yield on a regional scale (Budapest). The ANN-MLP-SC4 succeeded in reaching a high-performance standard (r = 0.98, relative absolute error = 21.87%, root relative squared error = 20.4399% and RMSE = 423.23). This research promotes the use of ANN as an efficient tool for predicting maize yield, which could be highly beneficial for planners and decision makers in developing sustainable plans for crop management.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
maize yield
climate
multilayer perceptron
random forest
optimum model
Megjelenés:Agronomy-Basel. - 13 : 5 (2023), p. 1-22. -
További szerzők:Bashir, Bashar Arshad, Sana Ocwa, Akasairi (1987-) (Crop scientist) Vad Attila (1981-) (agrármérnök) Alsalman, Abdullah Bácskai István (1985-) (Okleveles gépészmérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Hijazi, Omar Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM097275
035-os BibID:(cikkazonosító)6495 (WoS)000713999600001 (Scopus)85125205821
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:GHGs Emission from the Agricultural Sector within EU-28: A Multivariate Analysis Approach / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Gafar Almhamad, Omar Hijazi, Mona Maze, Ahmed Elbeltagi, Abdullah Alsalman, Glory O. Enaruvbe, Safwan Mohammed, Szilárd Szabó
Dátum:2021
ISSN:1996-1073
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Energies. - 14 : 20 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:Bashir, Bashar Gafar, Almhamad (1993-) Hijazi, Omar Maze, Mona Elbeltagi, Ahmed Alsalman, Abdullah Enaruvbe, Glory O. Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM095202
035-os BibID:(cikkazonosító)127865 (WoS)000709188300004 (Scopus)85108895598
Első szerző:Mohammed Safwan (agrármérnök)
Cím:An overview of greenhouse gases emissions in Hungary / Safwan Mohammed, Abid Rashid Gill, Karam Alsafadi, Omar Hijazi, Krishna Kumar Yadav, Afzal Husain Khan, Saiful Islam, Marina M. S.Cabral-Pinto, Endre Harsanyi
Dátum:2021
ISSN:0959-6526
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Gazdálkodás- és szervezéstudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Journal Of Cleaner Production. - 314 (2021), p. 1-12. -
További szerzők:Gill, Abid Rashid Alsafadi, Karam Hijazi, Omar Yadav, Krishna Kumar Khan, Afzal Husain Islam, Saiful Cabral-Pinto, Marina M. S. Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1