Akademik Məlumat İdarəetmə Sistemi
Müəlliflər:
Kərimova Sevinc Fizuli qızı – Rəqəmsal texnologiyalar və tətbiqi informatika kafedrasının müəllimi
Əhmədova Ceyran Musa qızı – Rəqəmsal texnologiyalar və tətbiqi informatika kafedrasının baş müəllimi
Əzizova Reyhan Səftər qızı – Rəqəmsal texnologiyalar və tətbiqi informatika kafedrasının baş müəllimi
Tahirova Lamiyə Yaqub qızı – Rəqəmsal texnologiyalar və tətbiqi
informatika kafedrasının müəllimi
Elmi əsərin adı:
Fuzzy Logic for Yield Prediction: Enhancing Decision-Making in Agricultural
Economics
Scopus linki:
https://www.scopus.com/pages/publications/105034540811
Elmi nəşrin adı:
Agris On-line Papers in Economics and Informatics
Elmi əsərin nəşrin rəsmi saytındakı linki:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022169426003495?via%3Dihub
Kvartili:
Q2, Q3
Xülasə:
Accurate yield prediction is essential for optimizing decision-making in
agricultural economics, enabling stakeholders to manage resources efficiently
and respond to market demands. Traditional yield prediction models often
struggle to handle the uncertainties and complexities inherent in agricultural
systems, such as weather variability, soil conditions, and crop
characteristics. This study introduces a fuzzy logic-based approach to yield
prediction, offering a more flexible and robust method for addressing these
uncertainties. By utilizing fuzzy sets and rules, the proposed model captures
the intricate relationships between multiple factors influencing crop yield.
The research demonstrates how fuzzy logic can enhance the accuracy and
reliability of yield predictions, providing valuable insights for farmers,
policymakers, and agricultural economists. Results indicate that this approach
significantly improves decision-making processes in agricultural planning and
risk management, making it a valuable tool for sustainable agricultural
practices.