Применение искусственного интеллекта для прогнозирования урожайности кормовых культур и решения проблем кормообеспечения в животноводстве
Application of artificial intelligence to forecast forage crop yields and solve feed supply problems in livestock farming
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
An economic model of a web platform for forecasting forage crop yields is proposed. The forecast is linked to herd requirements, the dry matter balance and purchasing costs. Using a hypothetical example, an annual effect of 1.50 million tenge and the break-even point of the service were determined; the consequences of forecast errors were examined. The calculation serves as a basis for subsequent verification using farm data.
Article Details
Issue
Section
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
How to Cite
References
Куценогий П. К., Каличкин В. К., Пакуль А. Л., Куценогий С. П. Машинное обучение в качестве инструмента прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур // Российская сельскохозяйственная наука. – 2021. – № 1. – С. 72–75. – DOI: 10.31857/S2500262721010178. – URL: https://sciencejournals.ru/view-article/?a=RosShN_2101017Kutsenogiy&j=russhn&n=1&v=0&y=2021 (дата обращения: 05.11.2026).
Чиркин С. О., Картечина Н. В., Брозгунова Н. П., Филипчик М. Е. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования урожайности // Наука и Образование. – 2024. – Т. 7, № 4. – URL: https://www.opusmgau.ru/index.php/see/article/view/7288 (дата обращения: 05.11.2026).
Павленкова Т. В., Чулкова В. В. Кормопроизводство: учебное пособие. – Екатеринбург: Издательство Уральского ГАУ, 2023. – 124 с. – URL: https://repository.urgau.ru/images/Ucheb_posobiya/kormoproizvodstvo_2023.pdf (дата обращения: 05.11.2026).
Исетов А. К., Ибраев А. С. Применение нейросетей и Big Data в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур // Наука и Образование. – 2025. – Т. 8, № 2. – URL: https://opusmgau.ru/index.php/see/article/view/7892
Дюсегалиева Б. М. Цифровая трансформация бизнес-систем малых форм хозяйствования в животноводстве // Экономика. Информатика. – 2026. – Т. 53, № 2. – С. 330–341. – DOI: 10.52575/2687-0932-2026-53-2-330-341. – URL: https://econom-inform-journal.ru/index.php/journal/article/view/523 DOI: https://doi.org/10.52575/2687-0932-2026-53-2-330-341
ГОСТ 31640-2012. Корма. Методы определения содержания сухого вещества [Электронный ресурс] // КазСтандарт: каталог нормативных документов. – URL: https://new-shop.ksm.kz/catalog/document/52392/
Интизарова А. Е., Казарина Е. В., Тицкая А. В. и др. Кормопроизводство: учебное пособие для СПО. – 2-е изд. – Саратов; Москва: Профобразование; Ай Пи Ар Медиа, 2024. – 148 с. – URL: https://profspo.ru/books/138130
Запрудский А. А., Горбатовский А. В., Надточаев Н. Ф. Методика оценки экономической эффективности кормовых ресурсов с учетом их целевого использования в молочном скотоводстве // Аграрная экономика. – 2023. – № 6. – С. 63–75. – DOI: 10.29235/1818-9806-2023-6-63-75. – URL: https://agris.fao.org/search/en/providers/122645/records/69033526b901ffe5ca64cd44
Исаев Р. А. Экономическая эффективность производства и использования кормов в животноводстве // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1-1. – URL: https://science-education.ru/article/view?id=17565
Хайруллин А. А. Экономическая эффективность кормопроизводства в Республике Татарстан // Russian Journal of Management. – 2025. – Т. 13, № 12. – С. 205–215. – DOI: 10.29039/2409-6024-2025-13-12-205-215. – URL: https://riorpub.com/ru/nauka/article/109231/view DOI: https://doi.org/10.29039/2409-6024-2025-13-12-205-215