FORECASTING THE YIELD OF GRAIN CROPS USING FUZZY LOGIC SYSTEMS

• Authors: Hrytsiuk, Petro , Bachyshyna, Larysa

Title variants

PL

PROGNOZOWANIE WYDAJNOŚCI UPRAW ZBOŻOWYCH Z WYKORZYSTANIEM METODY LOGIKI ROZMYTEJ

RU

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР С ИСПОЛЬ- ЗОВАНИЕМ СИСТЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

• Languages of publication: EN PL RU

Abstracts

EN

The grain industry has a special place in the export of Ukraine. Ukraine takes the third place for some years in the world by grain supply to the foreign markets. That’s why the problem solving of the agricultural production stability is one of the most important tasks of agricultural industrial complex. The successful forecasts play important role in this. The best forecasts are realized when the qualitative model of the object is developed. Two approaches of the predictive model development are considered in the paper: traditional mathematical and using fuzzy logic systems. The models take into account the influence of climatic factors on grain crops yield.

PL

W artykule omówiono dwa podejścia do budowy modelu prognostycznego wydajności upraw zbożowych: na podstawie równania regresji wielokrotnej i za pomocą rozmytych systemów logicznych. Przeprowadzono analizę wydajności upraw w zależności od warunków klimatycznych. Wykonano analizę porównawczą jakości prognoz z uwzględnieniem wyżej wymienionych dwóch modeli.

RU

В cтатье рассмотрены два подхода к построению прогнозной модели урожайности зерновых культур: на основе уравнения множественной регрессии и с использованием систем нечеткой логики. Проведено исследование зависимости урожайности от погодно-климатических условий. Выполнен сравнительный анализ качества прогноза, полученного на основе построенных моделей.

Keywords

EN

fuzzy logic, forecast model, grain yield, climatic factors

PL

rozmyta logika, modele prognostyczne, wydajoność upraw zbożowych, czynniki klimatyczne

RU

нечеткая логика, прогнозные модели, урожайность зерновых, климатические факторы.

• Publisher: Międzynarodowy Instytut Innowacji Nauka – Edukacja – Rozwój w Warszawie
• Journal: International Journal of New Economics and Social Sciences
• Year: 2016
• Volume: 4(2)
• Pages: 61-70

Dates

published

2017-09-18

Contributors

author

Hrytsiuk, Petro

author

Bachyshyna, Larysa

References

• 1. Барабаш М. Б. Дослідження змін та коливань опадів на рубежі ХХ і ХХІ ст. в умовахпотепління глобального клімату/ М. Б. Барабаш, Т. В.Корж, О. Г. Татарчук // Наук. праціУкрНДГМІ. — 2004. — Вип. 253. — C.92—102.
• 2. Витлинский В. В. Полигармоническое прогнозирование как метод минимизации ин-вестиционных рисков в зернопроизводстве. /Витлинский В. В., Грицюк П. М. //ТрудыМеждународной Научной Школы МА БР. СПб, ГУАП, 2008, с. 231—236.
• 3. Грицюк П. М. Аналіз, моделювання та прогнозування динаміки врожайності озимої пшениців розрізі областей України: [монографія] / П. М.Грицюк. — Рівне : НУВГП, 2010. — 350 с.
• 4. Грицюк П. М. Моделювання впливу метеофакторів на урожайність зернових в розрізіобластей України/ Грицюк П. М., Бачишина Л. Д. // Вісник Хмельницького національногоуніверситету/Економічні науки вип. 3. 2015., том 1, ст. 184—188.
• 5. Дмитренко В. Л. Адаптації меліоративного землеробства до погоди і клімату/В. Л. Дмитренко // Вісник аграрної науки. — 2003. — No 2. — С. 52—56.
• 6. Калініченко В. М. Агроекологічне обґрунтування та моделювання впливу кліматичнхфакторів на урожайність та якість зерна сої в умовах центрального Лісостепу України : автореф.дис. на здобуття наук. Ступеня канд. с.-г. наук : спец. 03.00.16 «Екологія» / В. М. Калініченко. —Житомир, 2005. — 20 с.
• 7. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators // IEEE Trans. on Computers. 1994. Vol. 43.№11. P.1329 1333.
• 8. Mamdani E. H.. Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant. Proc.IEEE 121, 1974. — p.1585 — 1588.
• 9. Наконечний С. I. Погодний ризик АПК: адаптивне моделювання, економiчне зростання тапрогнозування / С. I. Наконечний, С. С. Савiна. — К.: ДЕМIУР, 1998. — 186с.
• 10. Олійник О. В. Циклічність у динаміці урожайності сільськогосподарських культур.―Економіка АПК‖, №3, 2003, с.52—57.
• 11. Попитченко Л. М. Погодно-кліматичні умови вегетації озимої пшениці вЛуганській області/Л. М. Попитченко // Збірник наукових праць Луганського Національного аграрного університету :[серія «Сільськогосподарські науки»].Луганськ : «Елтон-2», 2009. — No 100. — С. 121—124.
• 12. Тараріко Ю. О. Вплив агротехнічних і агрометеорологічних факторів на продуктивністьагроекосистем / Ю. О. Тараріко, А. В. Чернокозинський, Р. В. Сайдак [та ін.] // Вісник аграрноїнауки . — 2008. — No 5. — с. 64—67.
• 13. Zadeh L. Fuzzy sets // Information and control. — 1965, №8. — p. 338 — 353.
• 14. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Штовба. — М:Горячая линия—Телеком, 2007. — 288 с.
• 15. http://tsn.ua/ukrayina/cherez-zmini-klimatu-piv-ukrayini-mozhe-peretvoritis-na-pustelyu.html,доступ 08.09.2012.
• 16. http://agravery.com/uk/posts/show/ukrainskij-eksport-do-es-u-lutomu-vperse-zris-z-2014-roku,доступ 15.04.2016.

Identifiers

DOI

10.5604/01.3001.0010.4541