Isham Alzoubi
El objetivo de este trabajo fue determinar el mejor modelo lineal del Sistema de Inferencia Neurodifusa Adaptativa (ANFIS) y el Análisis de Sensibilidad para predecir el consumo de energía para la nivelación de tierras. En esta investigación se investigaron los efectos de varias propiedades del suelo, como el volumen del terraplén, el factor de compresibilidad del suelo, la gravedad específica, el contenido de humedad, la pendiente, el porcentaje de arena y el índice de hinchamiento del suelo en el consumo de energía. El estudio consistió en 90 muestras recolectadas de 3 regiones diferentes. El tamaño de la cuadrícula se estableció en 20 m en 20 m (20*20) de una tierra de cultivo en la provincia de Karaj en Irán. Los valores de RMSE y R2 derivados por el modelo ICA-ANN fueron, para Energía Laboral (0.0146 y 0.9987), Energía Combustible (0.0322 y 0.9975), Costo Total de Maquinaria (0.0248 y 0.9963), Energía Total de Maquinaria (0.0161 y 0.9987) respectivamente, mientras que estos parámetros para el modelo de regresión multivariante fueron, para Energía Laboral (0.1394 y 0.9008), Energía Combustible (0.1514 y 0.8913), Costo Total de Maquinaria (TMC) (0.1492 y 0.9128), Energía Total de Maquinaria (0.1378 y 0.9103). Respectivamente, mientras que estos parámetros para el modelo ANN fueron, para Energía Laboral (0.0159 y 0.9990), Energía Combustible (0.0206 y 0.9983), Costo Total de Maquinaria (TMC) (0.1492 y 0.9128), Energía Total de Maquinaria (0.1378 y 0.9103). Costo de Maquinaria (0.0287 y 0.9966), Energía Total de Maquinaria (0.0157 y 0.9990) respectivamente, mientras que estos parámetros para el modelo de análisis de Sensibilidad fueron, a Energía Laboral (0.1899 y 0.8631), Energía Combustible (0.8562 y 0.0206), Costo Total de Maquinaria (0.1946 y 0.8581), Energía Total de Maquinaria (0.1892 y 0.8437) respectivamente, respectivamente, mientras que estos parámetros para el modelo ANFIS fueron, a Energía Laboral (0.0159 y 0.9990), Energía Combustible (0.0206 y 0.9983), Costo Total de Maquinaria (0.0287 y 0.9966), Energía Total de Maquinaria (0.0157 y 0.9990) respectivamente, Los resultados mostraron que ICA_ANN con siete neuronas en la capa oculta tuvo mejor. Según los resultados del análisis de sensibilidad, sólo tres parámetros; densidad, factor de compresibilidad del suelo e índice de volumen de terraplén tuvieron un efecto significativo en el consumo de combustible. Según los resultados de la regresión, sólo tres parámetros; pendiente, volumen de corte-relleno (V) e índice de hinchamiento del suelo (SSI) tuvieron un efecto significativo en el consumo de energía. El uso de un sistema de inferencia neurodifusa adaptativa para la predicción de la energía de la mano de obra, la energía del combustible, el costo total de la maquinaria y la energía total de la maquinaria se puede demostrar con éxito. Durante el único siglo restante debido a la expansión de la población humana, las demandas de productos hortícolas se han expandido enormemente. En estos días, uno de los problemas naturales cardinales del planeta es la creación y utilización de energía. A pesar del delicado desarrollo de la utilización de energía respetuosa con el medio ambiente, por ejemplo, la energía solar, el uso inadecuado y la ausencia de una gestión adecuada han provocado un aumento escalonado en la utilización de energía derivada del petróleo en este campo. Asimismo, debe considerarse que la protección ecológica y la globalización del mercado estarán sujetas a la seguridad alimentaria en el futuro de la agricultura. En cuanto a,Se deben tomar algunas medidas extraordinarias para considerar la perspectiva energética relacionada con los problemas naturales para abordar el problema. La nivelación del terreno es una de las actividades más pesadas y costosas entre las prácticas rurales que consumen una cantidad significativa de energía. Además, mover maquinaria pesada sobre el suelo hace que el suelo sea más denso, especialmente en las áreas húmedas donde la sustancia húmeda del suelo es alta y crea una situación que no se puede recuperar fácilmente. Por otra parte, la nivelación del terreno reorganiza el sistema hídrico, mejora las condiciones del campo en diferentes prácticas relacionadas con la agroindustria y dirige la superficie del suelo y normaliza su pendiente. Supuestamente, hay tres factores críticos que afectan el rendimiento del grano, incluidos los efectos de la nivelación del terreno, las técnicas de aplicación del agua y la relación entre la nivelación del terreno y el agua aplicada. Okasha et al. observaron una asociación esencial entre la pendiente y la conspiración del sistema hídrico variado en diferentes estaciones. Algunos investigadores han utilizado diferentes métodos, por ejemplo, Internet de las cosas (IoT) para mejorar la medida del sistema hídrico en función de las características reales del suelo. En cualquier caso, estas técnicas no participan en la medida de nivelación del terreno. Diferentes estrategias para la nivelación del terreno pueden influir en las propiedades físicas y químicas del suelo y, en consecuencia, pueden generar diferencias en la base de las plantas, el desarrollo de las raíces, la cobertura etérea y, a largo plazo, el rendimiento de los cultivos. Como resultado inmediato, quizás los principales avances en la preparación del suelo y un factor crítico en la producción de alimentos que se debe promover es la nivelación del terreno. Además, la disminución del uso de derivados del petróleo para la nivelación del terreno reduce las impurezas del aire y mejora las condiciones naturales. Existe una creciente comprensión de la importancia y los impactos del manejo del agua y el suelo, lo que revela la inmensidad de la nivelación láser mejorada del terreno desde perspectivas sociales, financieras y agronómicas. Aunque se han propuesto algunas metodologías de mejora para la mejora de las tareas relacionadas con el clima, tienen diferentes impactos no deseados. El uso de computadoras e Internet ha demostrado un potencial extraordinario para abordar este tipo de problemas al reducir los efectos molestos mencionados anteriormente. Hay un montón de métodos basados en PC y, recientemente, IoT que se utilizan generalmente para resolver problemas de diseño. Las ANN son una de estas estrategias. Las ANN son una estrategia razonable, cuyo rendimiento o variable supuesta puede demostrarse con respecto a diferentes límites que son aplicables a un ciclo similar.En particular, en las zonas húmedas donde el contenido de humedad del suelo es alto y crea una situación que no se puede recuperar fácilmente. Por otra parte, la nivelación del terreno reorganiza el sistema hídrico, mejora las condiciones del campo en diferentes prácticas relacionadas con la agroindustria y dirige la superficie del suelo y normaliza su pendiente. Supuestamente, hay tres factores críticos que afectan el rendimiento del grano, incluidos los efectos de la nivelación del terreno, las técnicas de aplicación del agua y la relación entre la nivelación del terreno y el agua aplicada. Okasha et al. observaron una asociación esencial entre la pendiente y la interacción del sistema hídrico en diferentes estaciones. Algunos investigadores han utilizado diferentes métodos, por ejemplo, Internet de las cosas (IoT) para mejorar la medición del sistema hídrico en función de las características reales del suelo. Sin embargo, estas técnicas no participan en la medición de la nivelación del terreno. Diferentes estrategias de nivelación del terreno pueden influir en las propiedades físicas y químicas del suelo y, en consecuencia, pueden generar diferencias en la base de las plantas, el desarrollo de las raíces, la cobertura etérea y, en última instancia, el rendimiento de los cultivos. Como resultado inmediato, quizás los principales avances en la preparación del suelo y un factor crítico en la creación de alimentos que se debe promover es la nivelación del terreno. Además, la disminución del uso de derivados del petróleo para la nivelación del terreno disminuye las impurezas del aire y mejora la condición natural. Existe una creciente comprensión de la importancia y los impactos del manejo del agua y el suelo, lo que revela la inmensidad de la nivelación láser mejorada del terreno desde perspectivas sociales, financieras y agronómicas. A pesar de que se han propuesto algunas metodologías de mejora para la mejora de las tareas relacionadas con el clima, tienen diferentes impactos no deseados. El uso de computadoras e Internet ha demostrado un potencial extraordinario para abordar este tipo de problemas al reducir los efectos molestos mencionados anteriormente. Hay un montón de métodos basados en PC y, recientemente, IoT que se utilizan generalmente para resolver problemas de diseño. Las ANN son una de estas estrategias. ANN es una estrategia razonable, cuyo rendimiento o variable supuesta se puede demostrar con respecto a diferentes límites que son aplicables a un ciclo similar.En particular, en las zonas húmedas donde el contenido de humedad del suelo es alto y crea una situación que no se puede recuperar fácilmente. Por otra parte, la nivelación del terreno reorganiza el sistema hídrico, mejora las condiciones del campo en diferentes prácticas relacionadas con la agroindustria y dirige la superficie del suelo y normaliza su pendiente. Supuestamente, hay tres factores críticos que afectan el rendimiento del grano, incluidos los efectos de la nivelación del terreno, las técnicas de aplicación del agua y la relación entre la nivelación del terreno y el agua aplicada. Okasha et al. observaron una asociación esencial entre la pendiente y la interacción del sistema hídrico en diferentes estaciones. Algunos investigadores han utilizado diferentes métodos, por ejemplo, Internet de las cosas (IoT) para mejorar la medición del sistema hídrico en función de las características reales del suelo. Sin embargo, estas técnicas no participan en la medición de la nivelación del terreno. Diferentes estrategias de nivelación del terreno pueden influir en las propiedades físicas y químicas del suelo y, en consecuencia, pueden generar diferencias en la base de las plantas, el desarrollo de las raíces, la cobertura etérea y, en última instancia, el rendimiento de los cultivos. Como resultado inmediato, quizás los principales avances en la preparación del suelo y un factor crítico en la creación de alimentos que se debe promover es la nivelación del terreno. Además, la disminución del uso de derivados del petróleo para la nivelación del terreno disminuye las impurezas del aire y mejora la condición natural. Existe una creciente comprensión de la importancia y los impactos del manejo del agua y el suelo, lo que revela la inmensidad de la nivelación láser mejorada del terreno desde perspectivas sociales, financieras y agronómicas. A pesar de que se han propuesto algunas metodologías de mejora para la mejora de las tareas relacionadas con el clima, tienen diferentes impactos no deseados. El uso de computadoras e Internet ha demostrado un potencial extraordinario para abordar este tipo de problemas al reducir los efectos molestos mencionados anteriormente. Hay un montón de métodos basados en PC y, recientemente, IoT que se utilizan generalmente para resolver problemas de diseño. Las ANN son una de estas estrategias. ANN es una estrategia razonable, cuyo rendimiento o variable supuesta se puede demostrar con respecto a diferentes límites que son aplicables a un ciclo similar.Internet de las cosas (IoT) para mejorar la medida del sistema hídrico en función de las características reales del suelo. En cualquier caso, estas técnicas no participan en la medida de nivelación del terreno. Diferentes estrategias para la nivelación del terreno pueden influir en las propiedades físicas y químicas del suelo y, en consecuencia, pueden generar diferencias en la base de las plantas, el desarrollo de las raíces, la cobertura etérea y, a largo plazo, el rendimiento de los cultivos. Como resultado inmediato, quizás los principales avances en la preparación del suelo y un factor crítico en la producción de alimentos que se debe promover es la nivelación del terreno. Además, la disminución del uso de derivados del petróleo para la nivelación del terreno reduce las impurezas del aire y mejora las condiciones naturales. Existe una comprensión creciente de la importancia y los impactos del manejo del agua y el suelo, lo que revela la inmensidad de la nivelación del terreno con láser mejorada desde perspectivas sociales, financieras y agronómicas. Aunque se han propuesto algunas metodologías de mejora para la mejora de las tareas relacionadas con el clima, tienen diferentes impactos no deseados. El uso de computadoras e Internet ha demostrado un potencial extraordinario para abordar este tipo de problemas al reducir los efectos molestos mencionados anteriormente. Hay muchos métodos basados en PC y, últimamente, IoT que se utilizan generalmente para resolver problemas de diseño. Las ANN son una de estas estrategias. Las ANN son una estrategia razonable, cuyo rendimiento o variable supuesta se puede demostrar con respecto a diferentes límites que son aplicables a un ciclo similar.Internet de las cosas (IoT) para mejorar la medida del sistema hídrico en función de las características reales del suelo. En cualquier caso, estas técnicas no participan en la medida de nivelación del terreno. Diferentes estrategias para la nivelación del terreno pueden influir en las propiedades físicas y químicas del suelo y, en consecuencia, pueden generar diferencias en la base de las plantas, el desarrollo de las raíces, la cobertura etérea y, a largo plazo, el rendimiento de los cultivos. Como resultado inmediato, quizás los principales avances en la preparación del suelo y un factor crítico en la producción de alimentos que se debe promover es la nivelación del terreno. Además, la disminución del uso de derivados del petróleo para la nivelación del terreno reduce las impurezas del aire y mejora las condiciones naturales. Existe una comprensión creciente de la importancia y los impactos del manejo del agua y el suelo, lo que revela la inmensidad de la nivelación del terreno con láser mejorada desde perspectivas sociales, financieras y agronómicas. Aunque se han propuesto algunas metodologías de mejora para la mejora de las tareas relacionadas con el clima, tienen diferentes impactos no deseados. El uso de computadoras e Internet ha demostrado un potencial extraordinario para abordar este tipo de problemas al reducir los efectos molestos mencionados anteriormente. Hay muchos métodos basados en PC y, últimamente, IoT que se utilizan generalmente para resolver problemas de diseño. Las ANN son una de estas estrategias. Las ANN son una estrategia razonable, cuyo rendimiento o variable supuesta se puede demostrar con respecto a diferentes límites que son aplicables a un ciclo similar.cuyo rendimiento o variable supuesta puede demostrarse respecto de diferentes límites que sean aplicables a un ciclo similar.cuyo rendimiento o variable supuesta puede demostrarse respecto de diferentes límites que sean aplicables a un ciclo similar.
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