Geri Dön

Veri madenciliği yöntemleriyle gübre talep tahminleme

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 467561
  2. Yazar: SEMRA YALÇINTEPE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Kimyasal Gübre, tüm dünya insanlığının varlığının sürdürülmesi için gerekli olan tarımsal üretimin devamı için önemli bir unsurdur. Toprak verimliliğinin sağlanması dolayısıyla yetişecek bitkinin sağlıklı oluşması için kimyasal gübre kullanılması gerekir. Kimyasal Gübre tüketimleri ekili alanların boyutu, ekilecek bitkinin türü, toprağın ihtiyacı olan elementlerin toprakta olması koşullarına göre değerlendirilir. Veri madenciliği, bilgilerin analiz edilmesi ve yorumlanacak bilgiler edinmeyi sağlayan bir süreçtir. Sürecin işlenmesinde birçok yöntem vardır. Bu yöntemlerin kullanılmasıyla kimyasal gübrenin tüketiminin tahmin edilmesi ülke kalkınmasına ve toprak verimliliğinde maliyetlerin azaltılmasına fayda sağlayacaktır. Bu çalışma ile kimyasal gübre tüketimi tahminlenmesi veri mandenciliği yöntemleri kullanılarak yapılması hedeflenmiştir. Verilerin sağlanması ve analiz edilip bir araya getirilmesi de bu çalışma kapsamına alınmıştır. Bu çalışma ile Türkiye çapında çiftçilerin kimyasal gübre tüketimleri incelenmiş, toprak ihtiyaçları analiz edilmiş, koşullar araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Chemical Fertilizer is an important element for the continuation of the agricultural production which is necessary for the continuation of the existence of human beings all over the world. Because of ensuring fertility of soil and making plant grow healthy, it is crucial to use chemical fertilizer. The Chemical Fertilizer consumption is assessed according to the size of the cultivated areas, the species of the plant to be planted, and the elements required by the soil to be in the plant. Data mining is a process that allows information to be analyzed and acquired. There are many ways yo process. By using these methods, estimating the quantity of fertilizer consumption will be useful for the country's development and reducing the costs of soil fertility. This study aims to estimate Chemical Fertilizer consumption by using data mining methods. Providing and analyzing the data and putting them together are included in this study. With this study, Chemical Fertilizer consumption of farmers in Turkey was examined, soil requirements were analyzed and conditions for these factors were investigated.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi

    Detection of water quality parameters from remote sensing data

    ERSAN BATUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV

  2. Veri madenciliği yöntemleriyle sosyal medya duygu analizi

    Social media sentiment analysis with data mining techniques

    BATUHAN CEM ÖĞE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP

  3. Veri madenciliği yöntemleriyle hayvan hastalıklarında teşhis, prognoz ve risk faktörlerinin belirlenmesi

    Determination of diagnosis, prognosis and risk factors in animal diseases using by data mining methods

    PINAR CİHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

    DOÇ. DR. ERHAN GÖKÇE

  4. Veri madenciliği yöntemleriyle paslanmaz çelik sektöründe satış tahmini

    Forecasting the sales volumes at stainless steel sector by using data mining methods

    ORHAN ECEMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriAkdeniz Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEZGİN IRMAK

  5. Veri madenciliği yöntemleriyle müşteri kaybı analizi: Yazılım sektörü

    Customer churn analysis with data mining methods: Software as a service(SAAS) industry

    SENA KASIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ÇALLI