ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОТРАСЛЯХ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ РЕГРЕССИИ
DOI:
https://doi.org/10.60078/2992-877X-2025-vol3-iss10-pp41-48Аннотация
В данной статье рассмотрены теоретические и методологические основы применения модели нечеткой регрессии при оценке эффективности производства в сельскохозяйственных отраслях. Проведен анализ преимуществ нечеткого подхода в оптимизации использования имеющихся ресурсов в аграрном секторе. Кроме того, с научной точки зрения раскрыто значение выявления взаимосвязей между факторами, влияющими на эффективность, в условиях неопределенности с помощью модели нечеткой регрессии.
Ключевые слова:
сельское хозяйство экономическая эффективность нечеткая регрессия эконометрический анализ неопределенность производственные факторы устойчивое развитие оптимизацияБиблиографические ссылки
Iqbal S., Zhang C., Arif M., Wang Y., Dicu A. M. (2020). A comparative study of fuzzy-logic regression and ARIMA models for prediction of gram production. In Soft Computing Applications, Springer, 289–299.
Li Y., Shi, Z., Li F., & Li H.-Y. (2007). Delineation of site-specific management zones using fuzzy clustering analysis in a coastal saline land. Computers and Electronics in Agriculture, 56(2), 174–186.
Mousavi-Avval S. H., Rafiee S., & Mohammadi A. (2021). Development and evaluation of combined adaptive neuro-fuzzy inference system and multi-objective genetic algorithm in energy, economic and environmental life cycle assessments of oilseed production. Sustainability, 13(1), 290.
Neugebauer M., Akdeniz, C., Demir V., & Yurdem H. (2023). Fuzzy logic control for watering system. Scientific Reports, 13, 18485.
Scudiero E., Teatini P., Corwin D. L., Deiana R., Berti A., Morari F. (2013). Delineation of site-specific management units in a saline region at the Venice Lagoon margin, Italy, using soil reflectance and apparent electrical conductivity. Computers and Electronics in Agriculture, 99, 54–64.
Tanaka H., Uejima S., & Asai, K. (1982). Linear regression analysis with fuzzy model. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 12(6), 903–907.
Tuncel G., & Gunturk B. (2024). A Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making Approach for Agricultural Land Selection. Sustainability, 16(23), 10509.
Wang N., Reformat M., Yao W., Zhao, Y., Chen X. (2020). Fuzzy linear regression based on approximate Bayesian computation. Applied Soft Computing, 97, 106763.
Zadeh L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
