Comparison Between Machine Learning Models for Yield Forecast in Cocoa Crops in Santander, Colombia

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La identificación de los factores que influyen en el rendimiento (kg·ha-1) de un cultivo provee información esencial para la toma de decisiones orientadas al mejoramiento y predicción de la productividad, proporcionando posibilidades a los agricultores para mejorar sus ingresos económicos. En est...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lamos Díaz, Henry, Puentes Garzón, David Esteban, Zarate Caicedo, Diego Alejandro
Formato: article
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC 2024
Materias:
aprendizaje automático
cacao
predicción
productividad
rendimientos agrícolas
sistemas agroforestales
Producción y tratamiento de semillas - F03
Theobroma cacao
Producción
Rendimiento
Sistema agroforestal
Cacao
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7713
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6200
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8488
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_330982
Acceso en línea:https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/10853
http://hdl.handle.net/20.500.12324/39629
https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.10853

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