Predicción de la relación de humedad para la hoja amarga (Vernonia amygdalina) utilizando redes neuronales artificiales

Puntos clave

• Las predicciones de la relación de humedad lograron una precisión superior al 90%, mejorando la comprensión agrícola.
• La evidencia clave muestra una correlación significativa entre las entradas de datos y los valores de humedad predichos.
• Análisis utilizando algoritmos de redes neuronales artificiales para prever niveles de humedad.
• Este modelo apoya las prácticas de agricultura de precisión; se necesita una validación adicional en diversas condiciones.