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http://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2022.11.5.9

A Study on the Prediction of Strawberry Production in Machine Learning Infrastructure  

Oh, HanByeol (순천대학교 정보통신공학전공)
Lim, JongHyun (순천대학교 정보통신공학전공)
Yang, SeungWeon (우석대학교, 컨퓨터공학과)
Cho, YongYun (순천대학교 인공지능공학부)
Shin, ChangSun (순천대학교 인공지능공학부)
Publication Information
Smart Media Journal / v.11, no.5, 2022 , pp. 9-16 More about this Journal
Abstract
Recently, agricultural sites are automating into digital agricultural smart farms by applying technologies such as big data and Internet of Things (IoT). These smart farms aim to increase production and improve crop quality by measuring the environment of crops, investigating and processing data. Production prediction is an important study in smart farm digital agriculture, which is a high-tech agriculture, and it is necessary to analyze environmental data using big data and further standardized research to manage the quality of growth information data. In this paper, environmental and production data collected from smart farm strawberry farms were analyzed and studied. Based on regression analysis, crop production prediction models were analyzed using Ridge Regression, LightGBM, and XGBoost. Among the three models, the optimal model was XGBoost, and R2 showed 82.5 percent explanatory power. As a result of the study, the correlation between the amount of positive fluid absorption and environmental data was confirmed, and significant results were obtained for the production prediction study. In the future, it is expected to contribute to the prevention of environmental pollution and reduction of sheep through the management of sheep by studying the amount of sheep absorption, such as information on the growing environment of crops and the ingredients of sheep.
Keywords
Smart Farm; Production Forecasting; Ridge Regression; LightGBM; XGBoost;
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