random forests

A comparative analysis of artificial intelligence techniques for carbon emission predictions in the construction industry

The construction industry significantly contributes to global carbon emissions, necessitating urgent mitigation measures.  This study addresses the challenge of predicting carbon emissions during construction projects using advanced artificial intelligence (AI) techniques.  The performance of two AI models, Random Forests (RF) and Support Vector Machines (SVM), is compared to determine their effectiveness in forecasting emissions based on construction materials, techniques and project scale.  Predictive models were developed using a dataset derived from previous research and real-world cons

Прогнозування вологості ґрунту з використанням машинного навчання у системах розумного землеробства

Вирощування сільськогосподарських культур у сучасних умовах є комплексним завданням і практично поєднує у собі практики досвіду та новітні методи, зокрема інформаційні технології, що охоплює поняття “розумне землеробство”. Важливим чинником стабільної прогнозованої врожайності є рівень вологості ґрунтів, який є результатом змін таких кліматичних чинників, як температура повітря, кількість опадів, вітряність тощо.