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학술논문

Harvest Forecasting Improvement Using Federated Learning and Ensemble Model

이용수 9

영문명
Harvest Forecasting Improvement Using Federated Learning and Ensemble Model
발행기관
한국스마트미디어학회
저자명
Ohnmar Khin 고진광 이성근
간행물 정보
『스마트미디어저널』Vol12, No.10, 9~18쪽, 전체 10쪽
주제분류
공학 > 컴퓨터학
파일형태
PDF
발행일자
2023.11.30
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

영문 초록

Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.

목차

I. INTRODUCTION
II. DATA AND FEATURES
III. MATERIALS AND METHODS
IV. RESULTS AND DISCUSSION
V. CONCLUSION
REFERENCES

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APA

Ohnmar Khin,고진광,이성근. (2023).Harvest Forecasting Improvement Using Federated Learning and Ensemble Model. 스마트미디어저널, 12 (10), 9-18

MLA

Ohnmar Khin,고진광,이성근. "Harvest Forecasting Improvement Using Federated Learning and Ensemble Model." 스마트미디어저널, 12.10(2023): 9-18

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