Model predikce obsahu deoxynivalenolu v zrnu pšenice s využitím neuronové sítě na základě meteorologických údajů a předplodiny
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F25328859%3A_____%2F07%3A%230000255" target="_blank" >RIV/25328859:_____/07:#0000255 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/60461373:22330/07:00022808
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A neural network model for prediction of deoxynivalenol content in wheat grain based on weather data and preceding crop
Popis výsledku v původním jazyce
The data about DON content in wheat grain, weather conditions during the growing season and cultivation practices from two field experiments conducted in 2002?2005 were used for the development of neural network model designed for DON content prediction.The winning neural network is based on five input variables: a categorial variable ? preceding crop, and continuous variables ? average April temperature, sum of April precipitation, average temperature 5 days prior to anthesis, sum of precipitation 5 days prior to anthesis. The most important input parameters are the preceding crop and sum of precipitation 5 days prior to anthesis. The weather conditions in April, which are important for inoculum formation on crop debris are also of important contribution to the model. The correlation between observed and predicted data using the neural network model reached the coefficient R2 = 0.87.
Název v anglickém jazyce
A neural network model for prediction of deoxynivalenol content in wheat grain based on weather data and preceding crop
Popis výsledku anglicky
The data about DON content in wheat grain, weather conditions during the growing season and cultivation practices from two field experiments conducted in 2002?2005 were used for the development of neural network model designed for DON content prediction.The winning neural network is based on five input variables: a categorial variable ? preceding crop, and continuous variables ? average April temperature, sum of April precipitation, average temperature 5 days prior to anthesis, sum of precipitation 5 days prior to anthesis. The most important input parameters are the preceding crop and sum of precipitation 5 days prior to anthesis. The weather conditions in April, which are important for inoculum formation on crop debris are also of important contribution to the model. The correlation between observed and predicted data using the neural network model reached the coefficient R2 = 0.87.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
GM - Potravinářství
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Plant, Soil and Environment
ISSN
1214-1178
e-ISSN
—
Svazek periodika
53
Číslo periodika v rámci svazku
10
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
421-429
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—