Data/hora: 03/06/2024 03:26:40

Biblioteca(s): 	Embrapa Pecuária Sul.	
Data corrente: 	03/02/2021	
Data da última atualização: 	03/02/2021	
Autoria: 	FERREIRA, J. S. de A.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B.	
Afiliação: 	Jean Samarone de Almeida Ferreira, UNIPAMPA; Ana Paula Lüdtke Ferreira, UNIPAMPA; NAYLOR BASTIANI PEREZ, CPPSUL.	
Título: 	A hidden Markov chain approach to crop yield forecasting.	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	International Journal on Computer Science and Information Systems, v. 15, n. 2, p. 148-160, 2020.	
ISSN: 	1646-3692	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	Prediction of harvest yield is an important and challenging problem. Attempts to solve this problem rely usually rely on regression techniques highly dependent on local factors. This paper presents a hidden Markov model approach for forecasting weight production. The model can deal with any culture or provided data. Results show that the model can capture both spatial and temporal harvest variability. Model analysis can help determine causes of variability, differently from regression or more straightforward Markov chain approaches. The resulting structure can benefit from statistical techniques for model tuning and model fitting.	
Palavras-Chave: 	Cadeia de Markov.	
Thesagro: 	Agricultura de Precisão; Colheita.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL)	
Exemplares: 	CPPSUL - (14785-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS