Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 5 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
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:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM103468
035-os BibID:
(cikkazonosító)10653 (WOS)000851188400001 (Scopus)85137562006
Első szerző:
Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:
Predicting Modified Fournier Index by Using Artificial Neural Network in Central Europe / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Firas Alsilibe, Muhammad Farhan Ul Moazzam, Tamás Ratonyi, Abdullah Alsalman, Adrienn Széles, Aniko Nyeki, István Takács, Safwan Mohammed
Dátum:
2022
ISSN:
1661-7827 1660-4601
Megjegyzések:
The Modified Fournier Index (MFI) is one of the indices that can assess the erosivity of rainfall. However, the implementation of the artificial neural network (ANN) for the prediction of the MFI is still rare. In this research, climate data (monthly and yearly precipitation (pi, Ptotal) (mm), daily maximum precipitation (Pd-max) (mm), monthly mean temperature (Tavg) ( C), daily maximum mean temperature (Td-max) ( C), and daily minimum mean temperature (Td-min) ( C)) were collected from three stations in Hungary (Budapest, Debrecen, and Pécs) between 1901 and 2020. The MFI was calculated, and then, the performance of two ANNs (multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF)) in predicting the MFI was evaluated under four scenarios. The average MFI values were between 66.30 15.40 (low erosivity) in Debrecen and 75.39 15.39 (low erosivity) in Pecs. The prediction of the MFI by using MLP was good (NSEBudapest(SC3) = 0.71, NSEPécs(SC2) = 0.69). Additionally, the performance of RBF was accurate (NSEDebrecen(SC4) = 0.68, NSEPécs(SC3) = 0.73). However, the correlation coefficient between the observed MFI and the predicted one ranged between 0.83 (Budapest (SC2-MLP)) and 0.86 (Pécs (SC3-RBF)). Interestingly, the statistical analyses promoted SC2 (Pd-max + pi + Ptotal) and SC4 (Ptotal + Tavg + Td-max + Td-min) as the best scenarios for predicting MFI by using the ANN?MLP and ANN?RBF, respectively. However, the sensitivity analysis highlighted that Ptotal, pi, and Td-min had the highest relative importance in the prediction process. The output of this research promoted the ANN (MLP and RBF) as an effective tool for predicting rainfall erosivity in Central Europe.
Tárgyszavak:
Társadalomtudományok
Szociológiai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
land degradation
machine learning
climate change
Hungary
Megjelenés:
International Journal of Environmental Research and Public Health. - 19 : 17 (2022), p. 1-19. -
További szerzők:
Bashir, Bashar
Alsilibe, Firas
Moazzam, Muhammad Farhan Ul
Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök)
Alsalman, Abdullah
Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Nyéki Anikó (1989-) (agrármérnök)
Takács István (1977-) (terület és településfejlesztési egyetemi szakközgazdász)
Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
3.
001-es BibID:
BIBFORM097277
035-os BibID:
(cikkazonosító)1339
Első szerző:
Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:
Impact of Agricultural Drought on Sunflower Production across Hungary / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Firas Alsilibe, Karam Alsafadi, Abdullah Alsalman, Adrienn Széles, Muhammad Habib ur Rahman, István Bácskai, Csaba Juhász, Tamás Ratonyi, Safwan Mohammed
Dátum:
2021
ISSN:
2073-4433 2073-4433
Megjegyzések:
In the last few decades, agricultural drought (Ag.D) has seriously affected crop production and food security worldwide. In Hungary, little research has been carried out to assess the impacts of climate change, particularly regarding droughts and crop production, and especially on regional scales. Thus, the main aim of this study was to evaluate the impact of agricultural drought on sunflower production across Hungary. Drought data for the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were collected from the CAR BATCLIM database (1961?2010), whereas sunflower production was collected from the Hungarian national statistical center (KSH) on regional and national scales. To address the impact of Ag.D on sunflower production, the sequence of standardized yield residuals (SSYR) and yield losses YlossAD was applied. Additionally, sunflower resilience to Ag.D (SRAg.D) was assessed on a regional scale. The results showed that Ag.D is more severe in the western regions of Hungary, with a significantly positive trend. Interestingly, drought events were more frequent between 1990 and 2010. Moreover, the lowest SSYR values were reported as ?3.20 in the Hajdu-Bihar region (2010). In this sense, during the sunflower growing cycle, the relationship between SSYR and Ag.D revealed that the highest correlations were recorded in the central and western regions of Hungary. However, 75% of the regions showed that the plantation of sunflower is not resilient to drought where SRAg.Dx < 1. To cope with climate change in Hungary, an urgent mitigation plan should be implemented.
Tárgyszavak:
Agrártudományok
Növénytermesztési és kertészeti tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Atmosphere. - 12 : 10 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:
Bashir, Bashar
Alsilibe, Firas
Alsafadi, Karam
Alsalman, Abdullah
Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Rahman, Muhammad Habib ur
Bacskai István
Juhász Csaba (1962-) (környezetgazdálkodási agrármérnök)
Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök)
Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
4.
001-es BibID:
BIBFORM102491
035-os BibID:
(cikkazonosító)8838 (WOS)000802776400049 (Scopus)85130738624
Első szerző:
Mohammed Safwan (agrármérnök)
Cím:
Assessing the impacts of agricultural drought (SPI/SPEI) on maize and wheat yields across Hungary / Safwan Mohammed, Karam Alsafadi, Glory O. Enaruvbe, Bashar Bashir, Ahmed Elbeltagi, Adrienn Széles, Abdullah Alsalman, Endre Harsanyi
Dátum:
2022
ISSN:
2045-2322
Tárgyszavak:
Agrártudományok
Növénytermesztési és kertészeti tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Scientific Reports. - 12 : 1 (2022), p. 1-13. -
További szerzők:
Alsafadi, Karam
Enaruvbe, Glory O.
Bashir, Bashar
Elbeltagi, Ahmed
Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Alsalman, Abdullah
Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
5.
001-es BibID:
BIBFORM101363
035-os BibID:
(cikkazonosító)106925 (WoS)000807778300003 (Scopus)85127809340
Első szerző:
Mohammed Safwan (agrármérnök)
Cím:
A comparative analysis of data mining techniques for agricultural and hydrological drought prediction in the eastern Mediterranean / Safwan Mohammed, Ahmed Elbeltagi, Bashar Bashir, Karam Alsafadi, Firas Alsilibe, Abdullah Alsalman, Mojtaba Zeraatpisheh, Adrienn Széles, Endre Harsányi
Dátum:
2022
ISSN:
0168-1699
Tárgyszavak:
Agrártudományok
Növénytermesztési és kertészeti tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Computers And Electronics In Agriculture. - 197 (2022), p. 1-19. -
További szerzők:
Elbeltagi, Ahmed
Bashir, Bashar
Alsafadi, Karam
Alsilibe, Firas
Alsalman, Abdullah
Zeraatpisheh, Mojtaba
Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.