"STATISTICA жүйесінде дақылдардың өнімділігін БОЛЖАУ модельдерін құру "

Вестник Торайгыров университета Pub Date : 2023-09-29 DOI:10.48081/qswv9292

None А. Б. Мименбаева, None А. Х. Нұрбекова, None Г. К. Бекмағанбетова, None Н. Н. Никамбаева, None Г. Н. Турсынгалиева

{"title":"\"STATISTICA жүйесінде дақылдардың өнімділігін БОЛЖАУ модельдерін құру \"","authors":"None А. Б. Мименбаева, None А. Х. Нұрбекова, None Г. К. Бекмағанбетова, None Н. Н. Никамбаева, None Г. Н. Турсынгалиева","doi":"10.48081/qswv9292","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"\"Мақалада ауылшаруашылығы дақылдарының өнімділігін болжауға арналған модельдері мен әдістері қарастырылған. Зерттеу барысында осы бағыттағы соңғы жылдардағы Web of Science, Scopus деректер қорындағы отандық және шетел ғылыми еңбектер зерделенген. Сонымен қатар, 2012-2022 жылдар аралығындағы «Солтүстік Қазақстан ауыл-шаруашылығы тәжірибелік станциясы» ЖШС-інде өсірілетін жаздық бидайдың өнімділігі мысалында Statistica жүйеісн қолданып, болжау әдістеріне тоқталған. Қарастырылған жылдардағы жаздық бидай өнімділігінің экономикалық-математикалық моделі дәрежелік фунцкия түрінде құрылған. Корреляциялық талдау әдісі арқылы осы жылдардағы вегетациялық кезеңдегі ауа температурасы мен жаздық бидай өнімділігінің арасындағы байланыс зерттеліп, нақты және болжамдық мәндер шашыранды диаграмма арқылы көрсетілген. Жасанды персептрон нейрондық желісі арқылы болжамдық моделдер құрылып, ең жақсы нәтиже беретін болжамдау моделі таңдалып алынған. Сонымен қатар, қарастырылған экономикалық-математикалық талдау, сараптау, статистикалық талдау және жасанды нейрондық әдістеріне терең тоқталып, нәтижесінде әр әдіске байланысты нақты тұжырымдар ұсынылған. Мақала авторлардың осы бағытта соңғы жылдары жүргізіліп жатқан ғылыми зерттеу жұмыстарының жалғасы болып табылады және аталған серіктестіктің ғылыми-зерттеу бөлімінің қызметкерлеріне, осы салада зерттеу жүргізетін мамандарға, докторанттарға бағыт беруге көмектеседі. Кілтті сөздер. Астық өнімділігі, математикалық модель, жасанды нейрондық желі, болжау әдістері, статистикалық болжау \"","PeriodicalId":491498,"journal":{"name":"Вестник Торайгыров университета","volume":"69 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Вестник Торайгыров университета","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.48081/qswv9292","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

"Мақалада ауылшаруашылығы дақылдарының өнімділігін болжауға арналған модельдері мен әдістері қарастырылған. Зерттеу барысында осы бағыттағы соңғы жылдардағы Web of Science, Scopus деректер қорындағы отандық және шетел ғылыми еңбектер зерделенген. Сонымен қатар, 2012-2022 жылдар аралығындағы «Солтүстік Қазақстан ауыл-шаруашылығы тәжірибелік станциясы» ЖШС-інде өсірілетін жаздық бидайдың өнімділігі мысалында Statistica жүйеісн қолданып, болжау әдістеріне тоқталған. Қарастырылған жылдардағы жаздық бидай өнімділігінің экономикалық-математикалық моделі дәрежелік фунцкия түрінде құрылған. Корреляциялық талдау әдісі арқылы осы жылдардағы вегетациялық кезеңдегі ауа температурасы мен жаздық бидай өнімділігінің арасындағы байланыс зерттеліп, нақты және болжамдық мәндер шашыранды диаграмма арқылы көрсетілген. Жасанды персептрон нейрондық желісі арқылы болжамдық моделдер құрылып, ең жақсы нәтиже беретін болжамдау моделі таңдалып алынған. Сонымен қатар, қарастырылған экономикалық-математикалық талдау, сараптау, статистикалық талдау және жасанды нейрондық әдістеріне терең тоқталып, нәтижесінде әр әдіске байланысты нақты тұжырымдар ұсынылған. Мақала авторлардың осы бағытта соңғы жылдары жүргізіліп жатқан ғылыми зерттеу жұмыстарының жалғасы болып табылады және аталған серіктестіктің ғылыми-зерттеу бөлімінің қызметкерлеріне, осы салада зерттеу жүргізетін мамандарға, докторанттарға бағыт беруге көмектеседі. Кілтті сөздер. Астық өнімділігі, математикалық модель, жасанды нейрондық желі, болжау әдістері, статистикалық болжау "

查看原文本刊更多论文

"STATISTICA 是 Bolzhau 建模器的模型"

"请勿将设备放置在地面上或不适合使用的地方。Web of Science》、《Scopus》以及《Web of Science》和《Scopus》编辑器不得用于任何其他目的。2012-2022年，"Saltustik Kazakstan aul-sharuashylyyғy站 "LSH-indeed、Statistica将作为Statistica的标准化版本使用、您将无法看到结果。这样做可能会导致经济和数学模型的经济和数学模型。可以通过使用图表和示意图在温度和温升、温度和温升之间建立相关关系。如果使用perseptron neuron gellis来建模，请勿用于此目的，也不要用于其他目的。这样做会损坏设备，如经济、数学、科学、统计和神经科学模型，并会导致设备不稳定。这样做可能会导致设备起火或触电、这样做会导致设备变得不稳定，博士候选人将不能这样做。Kiltti sөzder.数学模型, 数学模型, neurondyke zheli, bolzhau Adisteri, 统计学 bolzhau "

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Вестник Торайгыров университета

自引率

0.00%

发文量