تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Predict the Main Factors that...>الوصف

Predict the Main Factors that Affect the Vegetable Production in Palestine Using WEKA Data Mining Tool

المصدر: المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية
الناشر: جامعة القدس المفتوحة
المؤلف الرئيسي: Abuzir, Yousef (Author)
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: كانون الثاني
الصفحات: 58 - 72
DOI: 10.33977/2106-000-001-005
ISSN: 2520-7431
رقم MD: 1536456
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
الإنتاج الزراعي | المبيدات الحشرية | إنتاج الخضروات | فلسطين
كلمات المؤلف المفتاحية:
Data Mining | K-Means | EM Algorithm | Organizing Map "KSOM" and Clustering
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يقدم هذا البحث دراسة تطبيقية باستخدام استخراج البيانات لاكتشاف بعض العوامل التي تؤثر على إنتاج الخضراوات الزراعية والتنبؤ بكمية المحصول الزراعي في فلسطين في هذا البحث، نهتم بإيجاد بعض العوامل التي من شأنها التأثير على الإنتاج الزراعي لزيادة كمية الإنتاج لصالح المزارع بشكل خاص والفرد والمجتمع بشكل عام. لتحقيق هذا الهدف استخدمنا أداة ويكا WEKA والخوارزميات مثل ك- مينز K-Means، خريطة التنظيم الذاتي كوهونين KSOM وخوارزمية أي إم EM لتحديد العوامل الأكثر تأثيرا والتي تزيد من إنتاج الخضروات الزراعية. وقد أثبت هذا البحث أن خوارزمية ك- مينز هي الأجدر بالاهتمام لزيادة كفاءة وموثوقية عملية التنبؤ عن طريق تحديد العوامل التي تؤثر في الإنتاج الزراعي، وأن خوارزمية كوهين KSOM هي الأكثر دقة في التنبؤ بالمحصول الزراعي.

This research presents an applied study using data mining to discover some factors affecting agricultural vegetable production and predicting the yield production in Palestine. In this research, we are interested in finding some factors that will influence the agricultural production to increase the amount of production to benefit the farmers in particular and individual, society in general. To achieve this goal we used Waikato’s Knowledge Analysis Environment (WEKA) tool and algorithms such as K-Means, Kohonen’s Self Organizing Map (KSOM) and EM to identify the most influential factors that increase the production of agricultural vegetable. This research has proved that K-Means is worthwhile to increase the efficiency and reliability of the prediction process of determining the factors that affect the yield production and KSOM the most accurate to predict the yield production.
ISSN: 2520-7431

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.