Prediction of sugar beet yields with the use of neural network techniques

Uzyskanie plonu korzeni buraka cukrowego o wysokich parametrach jakościowych i ilościowych wymaga starannego zaplanowania całego procesu produkcji. Do uzyskania możliwie najlepszych efektów produkcyjnych stosuje się modele plonu. Stosowane dotychczas modele charakteryzują się niewystarczającą dokładnością prognozy, są skomplikowane i uciążliwe w praktycznym zastosowaniu. Dlatego postanowiono utworzyć model plonu buraka cukrowego z wykorzystaniem Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Symulatory tych sieci pozwalają na wytworzenie modelu prognostycznego i jego weryfikację bez dużych nakładów finansowych. Niezbędne są tu jednak badania polowe, dzięki którym zostanie utworzona baza danych empirycznych.To obtain the sugar beet roots yield of both, high qualitative and quantitative parameters, the correct planning of complete production is required. During planning of this process, the models for obtaining best production effects are being used. However, the models already used are characterized by insufficient exactitude of prognosis, are complicated and inconvenient in practical implementation. This inconvenience was the reason for creation of a new sugar beet yielding model with the use of Artificial Neural Networks (ANN). Simulators of these networks enabled the prognostic model creation and its verification without large financial inputs. However, the field experiments are indispensable for creation on their ground the empirical data base