Szerző dc.contributor.author | Nosratabadi Saeed | |
Szerző dc.contributor.author | Ardabili Sina | |
Szerző dc.contributor.author | Lakner Zoltan | |
Szerző dc.contributor.author | Mako Csaba | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-04-05T09:23:56Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-04-05T09:23:56Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2021 | |
Issn dc.identifier.issn | 2077-0472 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/20328 | |
Kivonat dc.description.abstract | Advancing models for accurate estimation of food production is essential for policymaking and managing national plans of action for food security. This research proposes two machine learning models for the prediction of food production. The adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) and multilayer perceptron (MLP) methods are used to advance the prediction models. In the present study, two variables of livestock production and agricultural production were considered as the source of food production. Three variables were used to evaluate livestock production, namely livestock yield, live animals, and animal slaughtered, and two variables were used to assess agricultural production, namely agricultural production yields and losses. Iran was selected as the case study of the current study. Therefore, time-series data related to livestock and agricultural productions in Iran from 1961 to 2017 have been collected from the FAOSTAT database. First, 70% of this data was used to train ANFIS and MLP, and the remaining 30% of the data was used to test the models. The results disclosed that the ANFIS model with generalized bell-shaped (Gbell) built-in membership functions has the lowest error level in predicting food production. The findings of this study provide a suitable tool for policymakers who can use this model and predict the future of food production to provide a proper plan for the future of food security and food supply for the next generations. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | food production, machine learning, agricultural production, prediction, big data, data science, deep learning, forecasting, data-driven decision making, food demand, artificial intelligence | |
Cím dc.title | Prediction of Food Production Using Machine Learning Algorithms of Multilayer Perceptron and ANFIS | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-04-04T12:03:28Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján. | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3390/agriculture11050408 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Agrártudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Élelmiszertudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32024374 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Agriculture | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 11 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 5 | |
Terjedelem dc.format.page | 13.jan | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000653332800001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85106575281 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | AGRICULTURE-BASEL | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2021 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Gazdaság- és Regionális Tudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Mezőgazdasági és Élelmiszeripari Vállalati Gazdaságtan Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Menedzsment Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Agrobiznisz Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Gazdaság- és Regionális Tudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Államtudományi és Nemzetközi Tanulmányok Kar | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Élelmiszerlánc-menedzsment Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közszervezési és Infotechnológiai Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Mezőgazdasági és Élelmiszeripari Vállalati Gazdaságtan Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szociológiai Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Kiberbiztonsági Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |