تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق نماذج التعلم الآلي (ML) المختلفة للتنبؤ بأمراض العفن المبكر والمتأخر في أوراق البطاطس، باستخدام مجموعة بيانات شاملة تضم أكثر من 4,000 سجل لحالة الطقس. تشمل العوامل الرئيسية التي تم تحليلها درجة الحرارة، الرطوبة، سرعة الرياح، والضغط الجوي، مع استخدام تقنيات تحليل متقدمة مثل تجميع K-means، تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وتحليل…

تسلط ورقة البحث الضوء على أهمية التنبؤ الدقيق بعائد البطاطس لتعزيز الممارسات الزراعية وضمان الأمن الغذائي. تقيم نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المختلفة، بما في ذلك أقرب الجيران (KNN)، وتعزيز التدرج، وXGBoost، والشبكات العصبية متعددة الطبقات، والشبكات العصبية الرسومية (GNNs)، ووحدات التكرار المغلقة (GRUs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTMs). تجد الدراسة أنه…