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SVM Regression and SONN based approach for seasonal crop price prediction

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.4 (2013.08)바로가기
  • 페이지
    pp.155-168
  • 저자
    K.Lavanya, T.Raguchander, N.Ch.S.N.Iyengar
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A206565

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원문정보

초록

영어
In Agriculture pre harvest glut, post harvest loss and intermediary involvement cause producer to get the lowest price in the entire marketing process. Though the authorities provide long time monthly price series for various geographically spread regions of the country in websites, the lack of knowledge to process online market data does not allow farmers to take a dynamic decision for the sale of their produce. In this model, the equipped marketing information is analyzed for integrating domestic markets and manifesting price transmission from markets to farm gate (prices received by farmers) leading to sustainable profit. Market wise support price for crops is extracted from website tables using XML SAX(Simple API for XML) Expression and interested crop price associated with its season and variety are clustered using SONN (Self organized neural network). Then support vector regression (SVR) based price prediction for long and midterm movement helps farmers in the decision making of agricultural marketing. As all the processing is done at the back end it is easy for the farmers to interact with the system and reach for more accurate prediction. The results assure of more precision than other traditional methods such as regression techniques and moving averages

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Architecture
  2.1. Phase-I
  2.2. Phase II
  2.3. Phase III
  2.4. Phase IV
 3. Functional Model
  3.1. Empirical Data
  3.2. Extraction of Dynamic Marketing Information from Web Pages using DOM
  3.3. SONN Clustering for Commodity Categorization
  3.4. Support Vector Regression based Crop Price Prediction
 4. Experimental Results
  4.1. Performance Measurement
 5. Conclusion
 6. Future Enhancements
 Acknowledgements
 References

키워드

XML SAX Expression price extraction SONN clustering SVR prediction sustainable profit

저자

  • K.Lavanya [ School of Computing Science and Engineering, VIT University, Vellore , India ]
  • T.Raguchander [ Tamilnadu Agricultural University, Coimbatore, India ]
  • N.Ch.S.N.Iyengar [ School of Computing Science and Engineering, VIT University, Vellore , India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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