تحليل بيانات المناخ باستخدام الشبكات العصبية لزيادة الإنتاج الزراعي
Analyzing Climate Data with Neural Networks to Increase Agricultural Production (N2AP)
نورس يحيى حسين الخفاجي
كلية الصيدلة، جامعة بابل، فرع علوم المختبرات السريرية
Nawras Yahya Hussein Al-KhafajiCollege of Pharmacy, University of Babylon, Clinical Laboratory Sciences BranchEmail: Nawras1980yahya50@gmail.com
زينب محمد عباس
كلية الصيدلة، جامعة بابل، فرع العقاقير والنباتات الطبية
Zainab Mohammad AbbasCollege of Pharmacy, University of Babylon, Department of Pharmacognosy and Medicinal PlantsEmail: pha454.zainab.mohammed@uobabylon.edu.iq
مينه عماد نوري
كلية الصيدلة، جامعة بابل، فرع العقاقير والنباتات الطبية
Mina Imad Noori
College of Pharmacy, University of Babylon, Department of Pharmacognosy and Medicinal PlantsEmail: Pharm.mena.imad@uobabylon.edu.iq
الملخص
الرئيسي لاستخدام الشبكات العصبية يتمثل في التباين والتغير المستمر في الظروف المناخية، وما يرافق ذلك من زيادة احتمالية تفسير النتائج بصورة غير دقيقة. وقد لوحظ أن الأنظمة المعتمدة على التحليل الذكي تُعد ذات أهمية خاصة في مجال الإنتاج الزراعي، لما تتميز به من دقة عالية وقدرة تنبؤية أفضل مقارنة بالتقنيات الأخرى.
الكلمات المفتاحية:الشبكات العصبية، تحليل البيانات المناخية، الذكاء الاصطناعي، الزراعة، التغير المناخي.
Abstract
The main reason for using neural networks is the variability and variation in the atmosphere and the increased risk of misinterpreting results. We have observed that acoustic frameworks are of particular interest to plant production, as they are characterized by accuracy and predictive power compared to other technologies.
Keywords: neural networks, climate data analysis, artificial intelligence, agriculture, and climate change.