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A Prediction of Nutrition Water for Strawberry Production using Linear Regression

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 9 Number 1 (2020.03)바로가기
  • 페이지
    pp.132-140
  • 저자
    Saravanakumar Venkatesan, Sathishkumar V E, Jangwoo Park, Changsun Shin, Yongyun Cho
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A372224

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
It is very important to use appropriate nutrition water for crop growth in hydroponic farming facilities. However, in many cases, the supply of nutrition water is not designed with a precise plan, but is performed in a conventional manner. We proposes a forecasting technique for nutrition water requirements based on a data analysis for optimal strawberry production. To do this, the proposed forecasting technique uses linear regression for correlating strawberry production, soil condition, and environmental parameters with nutrition water demand for the actual two-stage strawberry production soil. Also, it includes predicting the optimal amount of nutrition water requires according to the heterogeneous cultivation environment and variety by comparing the amount of nutrition water needed for the growth and production of different kinds of strawberries. We suggested study uses two types of section beds that are compared to find out the best section bed production of strawberry growth. The dataset includes 233 samples collected from a real strawberry greenhouse, and the four predicted variables consist of the total amounts of nutrition water, average temperature, humidity, and CO2 in the greenhouse.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Materials and methods
3.1 Materials details
4. Result and discussions
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Strawberry Growth Linear Regression (LR) Correlation IT-Agriculture Prediction Model.

저자

  • Saravanakumar Venkatesan [ Ph.D. Candidate Student, Department of Information and Communication Engineering, Sunchon National University, Suncheon, South Korea. ]
  • Sathishkumar V E [ Ph.D. Candidate Student, Department of Information and Communication Engineering, Sunchon National University, Suncheon, South Korea. ]
  • Jangwoo Park [ Professor, Department of Information and Communication Engineering, Sunchon National University, Suncheon, South Korea. ]
  • Changsun Shin [ Professor, Department of Information and Communication Engineering, Sunchon National University, Suncheon, South Korea. ]
  • Yongyun Cho [ Professor, Department of Information and Communication Engineering, Sunchon National University, Suncheon, South Korea. ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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