Ett av de mest experimentellt svåra problemen i världen är väderprognoser, som är en grundläggande mekanism inom meteorologin. Särskilt i data mining system finns det olika information gruv strategier finns, till exempel K-Means, Artificial Neural Network (ANN) och Support Vector Machine (SVM), etc. Dessa väderprognoser strategier är ekonomiskt höga och också mycket inkonsekventa för stora datamängder. För att lösa dessa frågor föreslås en effektiv strategi för att minska dimensionaliteten: Självorganiseringskartan föreslås tillsammans med Latent Dirichlet Allocation (LDA). SOM-strategin är en av de lämpliga dimensionella minskningsstrategierna för att lyfta fram de självomfattande riktlinjerna. Efter att mätningen minskats används den dimensionsminskande informationen för att prognostisera klimatet för ett rimligt resultat. En rimlig säsong för en lämplig gröda arrangeras med guiden för Deep Neural Network (DNN) klassificeringssystem. Detta forskningsarbete är beroende av att man hittar en lämplig informationsmodell som bidrar till att uppnå hög precision och förenkling av värdeprognoser. Slutligen visar det experimentella resultatet att den föreslagna metoden förbättrade noggrannheten i väder och skördeprognoser upp till 7-23 % jämfört med de befintliga metoderna.
REF implementerad självorganiserande karta (SOM) föreslås tillsammans med Latent Dirichlet Allocation (LDA) för väder- och skördeprognos.
Deep Learning Based Weighted SOM to Forecast Weather and Crop Prediction for Agriculture Application
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Engineering and Systems', 'mag_field_of_study': ['Environmental Science']}