Verarbeitung großer Datenmengen mittels Neuronaler Netze zur Schätzung kleinräumiger Produktionsfunktionen
| dc.contributor.author | Wagner, Peter | |
| dc.contributor.author | Schneider, Martin | |
| dc.contributor.editor | Böttinger, Stefan | |
| dc.contributor.editor | Theuvsen, Ludwig | |
| dc.contributor.editor | Rank, Susanne | |
| dc.contributor.editor | Morgenstern, Marlies | |
| dc.date.accessioned | 2019-05-15T10:40:58Z | |
| dc.date.available | 2019-05-15T10:40:58Z | |
| dc.date.issued | 2007 | |
| dc.description.abstract | Es wird eine Methode vorgestellt, wodurch mithilfe von künstlichen Neuronalen Netzen Erträge prognostiziert werden um kleinräumige Produktionsfunktionen für jede einzelne Stickstoffteilgabe zu schätzen. Auf Grundlage von Feldversuchen zur Stickstoffdüngung von Winterweizen wird die Güte der Ertragsprognose untersucht. | de |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-195-9 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/22896 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e. V. | |
| dc.relation.ispartof | Agrarinformatik im Spannungsfeld zwischen Regionalisierung und globalen Wertschöpfungsketten – Referate der 27. GIL Jahrestagung | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-101 | |
| dc.title | Verarbeitung großer Datenmengen mittels Neuronaler Netze zur Schätzung kleinräumiger Produktionsfunktionen | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 218 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 215 | |
| gi.conference.date | 05.-07. März 2007 | |
| gi.conference.location | Stuttgart | |
| gi.conference.sessiontitle | Regular Research Papers |
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