Förutsägelseenergi betraktas som en av de viktigaste faktorerna inom jordbrukssektorn. Under de senaste decennierna har energiförbrukningen inom jordbruket ökat, så att hitta sambandet mellan energiförbrukning och avkastning på grödor i jordbruksproduktionen kan bidra till att uppnå ett hållbart jordbruk. I denna studie utvärderades flera adaptiva neuro- fuzzy inference-modeller (ANFIS) för att förutsäga avkastningen av vetekorn på grundval av energitillförsel. Dessutom utvecklades artificiella neurala nätverk (ANN) och de erhållna resultaten jämfördes med ANFIS-modeller. För den bästa ANFIS-strukturen i denna studie beräknades R, RMSE och MAPE till 0,976, 0,046 respektive 0,4. Den utvecklade ANN var en multilayer perceptron (MLP) med elva neuroner i ingångslagret, två dolda lager med 32 och 10 neuroner och en neuron (vetekornsutbyte) i utgångslagret. För den bästa ANN-modellen beräknades R, RMSE och MAPE till 0,92, 0,9 respektive 0,1. Resultaten visade att ANFIS-modellen kan förutsäga avkastningen mer exakt än ANN.
Khoshnevisan et al., (2014) REF beskrev förhållandet mellan energiförbrukning och grödans avkastning för att få ett hållbart jordbruk de utvecklar adaptivt neuron-fuzzy system för att förutsäga vetekornsavkastning på grundval av energitillförsel.