Abstract-Wheat spelar en viktig roll i livsmedelsproduktionen eftersom det uppfyller 60 % krav på kalorier och proteiner till 35 % av världens befolkning. På grund av veteets betydelse i livsmedel ökar efterfrågan på vete kontinuerligt. Veteskörden går i bräschen för tillgången till vatten. På grund av klimat- och miljövariationer i olika länder är vattenförsörjningen inte tillgänglig i konstant och önskad mängd som är nödvändig för bättre veteavkastning. Det finns alltså ett starkt förhållande och beroende mellan vattenförsörjning och veteavkastning. Därför håller vattenförsörjningen på att bli en fråga eftersom den direkt påverkar veteavkastningen. I denna forskning, en Princip Lasso Radial (PLR) modell föreslås med hjälp av maskininlärning teknik för att mäta effekten av vattenförsörjning på vete avkastning. I denna modell av Princip Lasso Radial (PLR) utförs olika experiment med avseende på prestandamått, dvs. Relativt vatteninnehåll, vaxighet, korn per spik och växthöjd. Princip Lasso Radial (PLR) modell producerade reducerade dimensionella data med avseende på prestandamått. Dessa uppgifter lämnas till Radial Basis Neural Network (RBNN) och visade regressionsvärden R under olika vattenförsörjningsförhållanden. Princip Lasso Radial (PLR) modell uppnådde en noggrannhet av 89% bland varians maskininlärning tekniker.
Adnan (2018) REF studerade vattenförsörjningens inverkan på veteavkastningen med hjälp av Lasso och Radial; maskininlärningsteknik och resultatet av lasso Radialtekniknoggrannhet var 89% motsvarande andra maskininlärningsmetoder.
Studying the Impact of Water Supply on Wheat Yield by using Principle Lasso Radial Machine Learning Model
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}