Improving Forecasting Using Information Fusion In Local Agricultural Markets

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Abstract

Esta investigación explora la capacidad de Information Fusion para extraer conocimiento sobre las asociaciones entre productos agrícolas, lo que permite predecir el consumo futuro en los mercados locales de la región andina de Ecuador. Esta actividad comercial se realiza a través de los Circuitos de Marketing Alternativo (CIALCO), buscando establecer una relación directa entre los precios al productor y al consumidor, y promover la compra y venta entre grupos familiares. En los resultados vemos que la fusión de información de fuentes de datos heterogéneas y localizadas espacialmente permite establecer las mejores reglas de asociación entre fuentes de datos (varios productos en varios mercados locales) para inferir una mejora significativa en la predicción temporal y la precisión de la predicción espacial para las ventas futuras de productos agrícolas. Mercados.
Translated title of the contributionMejora de las previsiones mediante la fusión de información en los mercados agrícolas locales
Original languageEnglish (US)
Title of host publicationImproving Forecasting Using Information Fusion In Local Agricultural Markets
EditorsAlvaro Herrero, Hector Quintian, Jose Antonio Saez, Emilio Corchado, Francisco Javier de Cos Juez, Jose Ramon Villar, Enrique A. de la Cal
PublisherSpringer Verlag
Pages479-489
Number of pages11
ISBN (Print)978-3-319-92638-4
DOIs
StatePublished - 8 Jun 2018

Publication series

NameLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume10870 LNAI
ISSN (Print)0302-9743
ISSN (Electronic)1611-3349

Keywords

  • Alternative circuits of commercialization
  • Associations mining
  • Data Fusion
  • Predictive analysis

Fingerprint Dive into the research topics of 'Improving Forecasting Using Information Fusion In Local Agricultural Markets'. Together they form a unique fingerprint.

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