I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
2025
,
pp.
1
531
~
1
538
I
S
S
N:
2502
-
4752,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
c
s
.
v
40
.i
3
.
pp
1
531
-
1
538
1531
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
c
s
.
iaes
c
or
e
.
c
om
P
r
e
d
ic
t
in
g st
ap
le
c
r
op
y
ie
ld
s u
n
d
e
r
c
li
m
at
e
v
ar
ia
b
il
ity
u
si
n
g
m
u
lti
p
le
r
e
gr
e
ssi
on
t
e
c
h
n
iq
u
e
s
Ric
h
ar
d
D.
Hor
t
iz
u
e
l
a
1
,
T
h
e
l
m
a
D.
P
a
l
aoag
2
1
C
o
ll
e
g
e
of
C
o
mput
in
g
S
tu
di
e
s
(
C
C
S
)
,
I
l
o
c
o
s
S
u
r
P
o
l
y
t
e
c
hni
c
S
ta
te
C
o
ll
e
ge
(
I
S
P
S
C
)
S
a
nt
a
M
a
r
ia
C
a
mpus
,
S
a
nt
a
M
a
r
ia
, P
hi
li
ppi
ne
s
2
C
o
ll
e
g
e
of
I
n
f
o
r
ma
ti
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
nd C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
(
C
I
T
C
S
)
, U
ni
v
e
r
s
it
y
of
t
h
e
C
or
di
ll
e
r
a
s
,
B
a
gui
o
C
it
y
, P
hi
l
ip
pi
ne
s
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
De
c
1
,
2024
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
28
,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
N
o
v
16
,
2025
G
l
o
b
al
f
o
o
d
s
y
s
t
em
s
r
e
l
y
o
n
s
t
ap
l
e
c
ro
p
s
—
ri
ce
,
w
h
e
at
,
m
ai
z
e,
p
o
t
at
o
,
s
o
y
b
e
an
,
an
d
s
u
g
ar
c
an
e
,
w
h
i
ch
ar
e
v
i
t
al
i
n
A
s
i
a,
w
h
e
r
e
p
ro
d
u
c
t
i
o
n
i
s
h
i
g
h
.
H
o
w
ev
e
r,
cl
i
m
at
e
ch
an
g
e
t
h
r
e
at
en
s
c
ro
p
y
i
e
l
d
s
,
p
o
t
e
n
t
i
al
l
y
i
n
c
r
e
as
i
n
g
h
u
n
g
e
r
an
d
m
al
n
u
t
ri
t
i
o
n
.
Y
i
e
l
d
v
ari
ab
i
l
i
t
y
d
u
e
t
o
cl
i
m
at
e
fac
t
o
rs
l
i
k
e
ra
i
n
fa
l
l
a
n
d
t
e
m
p
e
rat
u
r
e
u
n
d
e
rs
co
r
e
s
t
h
e
n
e
ed
f
o
r
a
ccu
rat
e
c
ro
p
y
i
e
l
d
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
T
h
i
s
p
ap
e
r
an
al
y
z
e
d
t
h
e
r
e
l
at
i
o
n
s
h
i
p
s
b
e
t
w
ee
n
s
t
ap
l
e
cro
p
y
i
el
d
s
,
c
l
i
m
at
e
v
ari
ab
l
e
s
,
a
n
d
p
e
s
t
i
c
i
d
e
u
s
ag
e
.
I
t
ai
med
t
o
d
ev
e
l
o
p
a
p
re
d
i
c
t
i
v
e
m
o
d
e
l
f
o
r
c
ro
p
y
i
el
d
s
i
n
A
s
i
a
u
s
i
n
g
mu
l
t
i
p
l
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
i
n
G
o
o
g
l
e
C
o
l
ab
.
T
h
e
mo
d
el
w
as
ev
al
u
at
ed
u
s
i
n
g
a
h
y
b
ri
d
s
e
t
o
f
me
t
ri
cs
l
i
k
e
me
an
ab
s
o
l
u
t
e
e
rro
r
(M
A
E
),
r
o
o
t
me
an
s
q
u
ared
e
rro
r
(RMSE
)
,
a
n
d
R²
s
c
o
r
e
.
F
i
n
d
i
n
g
s
re
v
e
a
l
e
d
t
h
at
rel
i
ab
l
e
y
i
el
d
p
red
i
c
t
i
o
n
s
ar
e
a
ch
i
e
v
ab
l
e
d
e
s
p
i
t
e
w
e
a
k
l
i
n
e
ar
re
l
at
i
o
n
s
h
i
p
s
am
o
n
g
v
ari
ab
l
e
s
.
T
h
e
e
x
t
reme
g
ra
d
i
en
t
b
o
o
s
t
i
n
g
(X
G
Bo
o
s
t
)
ac
h
i
e
v
e
s
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
R²
s
c
o
r
e
o
f
0
.
9
5
8
3
6
7
,
w
h
i
c
h
i
n
d
i
c
at
e
s
s
u
p
e
ri
o
r
p
re
d
i
c
t
i
v
e
p
e
rf
o
r
m
a
n
ce
f
o
r
s
t
ap
l
e
c
ro
p
y
i
e
l
d
fo
r
ec
as
t
i
n
g
d
u
e
t
o
i
t
s
l
o
w
e
r
o
v
e
ral
l
e
rro
r
rat
e
s
a
n
d
g
r
e
at
e
r
c
o
n
s
i
s
t
e
n
cy
i
n
p
e
rf
o
r
m
a
n
ce.
T
h
i
s
h
i
g
h
l
i
g
h
t
s
t
h
e
e
ff
ec
t
i
v
en
e
s
s
o
f
e
n
s
em
b
l
e
me
t
h
o
d
s
l
i
k
e
X
G
Bo
o
s
t
i
n
c
ap
t
u
ri
n
g
co
m
p
l
e
x
c
ro
p
y
i
e
l
d
p
at
t
e
rn
s
.
D
e
s
p
i
t
e
n
ew
er
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
(
ML
)
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
,
t
h
e
s
e
mo
d
e
l
s
r
em
a
i
n
r
e
co
mme
n
d
e
d
fo
r
s
i
m
i
l
ar
t
as
k
s
d
u
e
t
o
t
h
ei
r
ro
b
u
s
t
p
e
rfo
r
m
an
ce.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
P
r
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
i
ng
S
t
a
pl
e
c
r
o
p
S
us
t
a
i
n
a
bl
e
a
gr
i
c
u
l
t
ur
e
Y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
R
i
c
ha
r
d
D.
H
o
r
t
i
z
ue
l
a
C
o
l
l
e
g
e
o
f
C
o
m
put
i
n
g
S
t
udi
e
s
(
C
C
S
)
I
l
o
c
o
s
S
u
r
P
o
l
y
t
e
c
hni
c
S
t
a
t
e
C
o
l
l
e
ge
(
I
S
P
S
C
)
S
a
n
ta
M
a
r
i
a
C
a
m
pus
S
a
n
t
a
M
a
r
i
a
,
I
l
o
c
o
s
S
ur
,
P
hi
li
pp
i
ne
s
E
m
a
i
l
:
r
dh
o
r
t
i
z
ue
l
a
@i
s
ps
c
.
e
du.
p
h
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
A
gr
i
c
u
l
t
ur
e
s
e
r
v
e
s
a
s
a
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
e
n
s
ur
i
ng
g
l
o
b
a
l
f
o
o
d
s
e
c
ur
i
t
y
a
n
d
dr
i
vi
n
g
e
c
o
n
o
m
i
c
gr
o
w
t
h
,
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
s
us
t
a
i
na
bi
li
t
y
.
I
t
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
f
e
e
d
i
ng
t
h
e
gr
o
wi
n
g
g
l
o
b
a
l
po
pu
l
a
t
i
o
n
,
pr
o
vi
d
i
ng
li
ve
li
h
o
o
ds
,
a
n
d
s
uppo
r
t
i
n
g
v
a
r
i
o
us
S
us
t
a
i
na
bl
e
De
v
e
l
o
p
m
e
n
t
Go
a
l
s
(
S
DG
s
)
[
1]
.
T
h
e
s
e
c
t
o
r
s
uppo
r
t
s
t
h
e
g
l
o
b
a
l
f
o
o
d
s
upp
l
y
by
c
o
nv
e
r
t
i
n
g
r
a
w
a
gr
i
c
u
l
t
u
r
a
l
m
a
t
e
r
i
a
l
s
i
n
t
o
v
a
l
u
e
-
a
dde
d
pr
o
duc
t
s
,
s
uc
h
a
s
f
r
u
i
t
s
,
v
e
ge
t
a
bl
e
s
,
c
e
r
e
a
l
s
,
a
n
d
r
oot
a
n
d
t
ub
e
r
c
r
o
ps
[
2]
.
G
l
o
b
a
l
f
o
o
d
s
y
s
t
e
m
s
e
xhi
b
i
t
a
pe
r
i
l
o
us
r
e
li
a
n
c
e
o
n
a
l
im
i
t
e
d
n
u
m
be
r
o
f
s
t
a
p
l
e
c
r
o
ps
.
S
i
x
i
n
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
—
r
i
c
e
,
wh
e
a
t
,
m
a
i
z
e
,
s
o
y
b
e
a
n
,
pot
a
to,
a
n
d
s
uga
r
c
a
ne
—
c
o
n
tr
i
b
ut
e
to
o
v
e
r
75%
o
f
g
l
o
b
a
l
p
l
a
n
t
-
de
r
i
v
e
d
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
p
t
i
o
n
[
3]
.
T
h
e
s
e
c
r
o
ps
a
r
e
n
ot
o
nl
y
s
t
a
p
l
e
f
o
o
ds
g
l
o
b
a
ll
y
b
ut
h
o
l
d
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
i
n
t
h
e
A
s
i
a
n
r
e
g
i
o
ns
.
S
t
a
pl
e
c
r
o
p
pr
o
duc
t
i
o
n
i
n
A
s
i
a
n
c
o
un
t
r
i
e
s
i
s
not
a
bl
y
hi
g
h
.
Ov
e
r
90%
o
f
r
i
c
e
pr
o
d
uc
t
i
o
n
a
n
d
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
o
c
c
ur
s
i
n
As
i
a
,
whe
r
e
i
t
s
e
r
v
e
s
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
o
f
t
h
e
po
pul
a
t
i
o
n
,
i
nc
l
ud
i
ng
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
560
mi
ll
i
o
n
i
nd
i
v
i
dua
l
s
f
a
c
i
ng
h
u
n
ge
r
i
n
t
h
e
r
e
g
i
o
n
[
4]
.
T
h
e
r
i
c
e
-
w
h
e
a
t
r
ot
a
t
i
o
n
i
s
pr
e
do
m
i
na
n
t
l
y
pr
a
c
t
i
c
e
d
i
n
E
a
s
t
a
n
d
S
o
ut
h
e
a
s
t
A
s
i
a
,
s
upp
lyi
ng
a
r
e
li
a
bl
e
f
o
o
d
s
o
ur
c
e
f
o
r
m
o
r
e
t
h
a
n
20%
o
f
t
h
e
g
l
o
b
a
l
po
pu
l
a
t
i
o
n
[
5]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
531
-
1
538
1532
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
m
a
i
z
e
(
c
o
r
n
)
r
a
n
ks
a
m
o
n
g
t
h
e
to
p
th
r
e
e
c
e
r
e
a
l
c
r
o
ps
i
n
As
i
a
.
I
n
f
a
c
t
,
A
s
i
a
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
s
a
b
o
u
t
o
n
e
-
t
hi
r
d
to
t
h
e
wo
r
l
d
’
s
t
ot
a
l
m
a
i
z
e
pr
o
duc
t
i
o
n
,
w
i
t
h
C
hi
na
l
e
a
d
i
ng
i
n
t
e
r
m
s
o
f
yi
e
l
d
a
n
d
a
r
e
a
[
6
]
–
[
8]
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
E
a
s
t
a
n
d
S
o
u
t
h
e
a
s
t
A
s
i
a
m
a
i
nly
pr
o
duc
e
a
n
d
c
o
ns
u
m
e
s
o
y
b
e
a
ns
,
w
i
t
h
J
a
pa
n
,
a
s
t
he
l
a
r
ge
s
t
im
po
r
t
i
n
g
c
o
un
t
r
y
,
e
xe
r
t
i
n
g
c
o
ns
i
d
e
r
a
bl
e
i
n
f
l
ue
n
c
e
o
v
e
r
t
h
e
g
l
o
b
a
l
m
a
r
ke
t
[
9]
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
I
n
d
i
a
r
a
n
ks
a
s
t
h
e
s
e
c
o
n
d
-
l
a
r
ge
s
t
pr
o
duc
e
r
o
f
pot
a
to
e
s
a
f
t
e
r
C
hi
n
a
,
w
i
t
h
a
y
i
e
l
d
o
f
51.
3
m
il
li
o
n
to
n
n
e
s
c
u
l
t
i
va
t
e
d
o
v
e
r
a
n
a
r
e
a
o
f
2.
14
m
il
li
o
n
h
e
c
t
a
r
e
s
,
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
11.
6%
of
g
l
o
b
a
l
pr
o
duc
t
i
o
n
[
10]
.
Ov
e
r
a
ll
,
A
s
i
a
h
a
s
a
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
s
t
a
p
l
e
c
r
o
p
pr
o
d
uc
t
i
o
n
.
H
o
we
v
e
r
,
c
l
im
a
t
e
c
h
a
n
ge
a
n
d
po
pul
a
t
i
o
n
gr
o
w
t
h
po
s
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
t
h
r
e
a
t
s
to
c
r
o
p
pr
o
duc
t
i
o
n
,
ne
c
e
s
s
i
t
a
t
i
n
g
h
e
i
g
h
t
e
n
e
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
pr
o
duc
t
i
vi
t
y
.
T
hi
s
de
m
a
n
d
f
o
r
i
n
c
r
e
a
s
e
d
o
u
t
pu
t
m
a
y
a
d
v
e
r
s
e
ly
i
m
p
a
c
t
t
h
e
y
i
e
l
d
o
f
s
t
a
pl
e
c
r
o
ps
,
p
ot
e
n
t
i
a
ll
y
l
e
a
d
i
ng
to
a
dr
a
m
a
t
i
c
r
i
s
e
i
n
h
u
n
ge
r
,
po
v
e
r
t
y
,
a
n
d
m
a
l
nut
r
i
t
i
o
n
[
11]
.
C
r
o
p
y
i
e
l
d
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
a
r
i
s
i
ng
f
r
o
m
d
i
v
e
r
s
e
c
l
im
a
t
e
s
c
e
na
r
i
o
s
,
i
nc
l
ud
i
ng
dr
o
ugh
t
s
,
e
x
c
e
s
s
i
ve
r
a
i
nf
a
ll
,
a
n
d
e
x
t
r
e
m
e
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
f
l
u
c
t
ua
t
i
o
n
s
,
r
e
m
a
i
ns
a
c
r
i
t
i
c
a
l
c
o
n
c
e
r
n
f
o
r
f
a
r
m
e
r
s
,
go
v
e
r
nm
e
n
t
s
,
a
n
d
m
a
r
ke
t
s
.
T
hi
s
u
n
de
r
s
c
o
r
e
s
t
h
e
ur
ge
n
t
n
e
e
d
f
o
r
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
t
i
m
e
ly
pr
e
d
ict
i
o
n
s
o
f
c
r
o
p
y
i
e
l
d
s
i
n
t
h
e
f
a
c
e
o
f
a
n
u
n
c
e
r
t
a
i
n
c
l
im
a
t
e
.
C
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
i
s
a
c
h
a
ll
e
n
g
i
ng
pr
o
bl
e
m
i
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
e
,
a
n
d
n
u
m
e
r
o
us
m
o
de
l
s
h
a
v
e
b
e
e
n
pr
o
po
s
e
d
a
n
d
va
l
i
d
a
t
e
d
to
a
ddr
e
s
s
i
t
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
y
.
T
hi
s
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
a
t
c
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
i
s
a
c
o
m
p
l
e
x
t
a
s
k
i
nv
o
l
vi
ng
m
u
l
t
i
p
l
e
i
n
t
r
i
c
a
t
e
s
t
e
ps
.
W
hil
e
c
ur
r
e
n
t
m
o
de
l
s
c
a
n
e
s
t
i
m
a
t
e
a
c
t
ua
l
y
i
e
l
d
w
i
t
h
r
e
a
s
o
n
a
bl
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
i
m
pr
o
vi
ng
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
m
a
i
n
s
a
n
o
n
go
i
n
g
go
a
l
f
o
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
[
12]
.
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
(
M
L
)
a
ppr
o
a
c
h
e
s
h
a
ve
b
e
c
o
m
e
i
n
d
i
s
p
e
n
s
a
bl
e
t
oo
l
s
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
li
ng
n
o
t
o
n
l
y
i
n
a
gr
i
c
u
l
t
u
r
e
,
s
uppo
r
t
i
ng
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
ng
pr
o
c
e
s
s
e
s
r
e
l
a
t
e
d
to
c
r
o
p
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
t
h
r
o
ugh
o
u
t
t
h
e
gr
o
wi
n
g
s
e
a
s
o
n
.
Da
t
a
mi
n
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
(
R
F
)
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(
DT
)
,
s
upp
o
r
t
v
e
c
to
r
m
a
c
hi
ne
(
S
VM
)
,
Ga
us
s
i
a
n
Na
i
ve
B
a
y
e
s
,
a
n
d
A
d
a
B
o
o
s
t
,
a
r
e
a
m
o
ng
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
a
n
d
po
pul
a
r
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
c
r
o
p
yi
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
h
a
v
e
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
r
o
b
us
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
a
c
hi
e
vi
ng
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
w
r
oot
m
e
a
n
s
qua
r
e
e
r
r
o
r
(
R
M
S
E
)
i
n
v
a
r
i
o
us
s
t
ud
i
e
s
[
12]
–
[
15]
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
o
v
e
r
50
r
e
l
e
v
a
n
t
s
t
udi
e
s
we
r
e
e
x
a
mi
n
e
d,
r
e
v
e
a
l
i
ng
t
h
a
t
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
c
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
a
r
e
ML
a
n
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
[
12]
.
M
e
t
h
o
ds
l
i
ke
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
a
n
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
ks
(
C
NN
-
R
NN
)
a
n
d
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
A
NN
)
a
r
e
w
i
de
ly
ut
i
l
i
z
e
d
a
n
d
d
e
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
r
o
n
g
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
s
e
a
d
v
a
n
c
e
m
e
n
t
s
h
a
v
e
li
mi
t
e
d
t
h
e
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
o
f
s
pe
c
if
i
c
li
ne
a
r
a
n
d
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
a
i
l
o
r
e
d
f
o
r
c
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
[
16]
–
[
18]
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
m
o
s
t
e
xi
s
t
i
ng
s
t
udi
e
s
a
r
e
e
i
t
h
e
r
g
l
o
b
a
l
i
n
s
c
o
pe
or
f
o
c
us
e
d
o
n
f
o
r
e
i
g
n
c
o
un
t
r
i
e
s
,
whi
c
h
c
o
u
l
d
l
e
a
d
to
o
v
e
r
l
y
ge
n
e
r
a
li
z
e
d
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
s
.
Ov
e
r
a
ll
,
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
a
p
l
e
c
r
o
p
y
i
e
lds
—
s
uc
h
a
s
m
a
i
z
e
,
pot
a
to,
r
i
c
e
,
s
o
y
b
e
a
n
s
,
a
n
d
wh
e
a
t
—
un
d
e
r
v
a
r
y
i
ng
c
l
im
a
t
e
s
c
e
na
r
i
o
s
s
pe
c
i
f
i
c
to
A
s
i
a
n
c
o
un
t
r
i
e
s
r
e
m
a
i
ns
li
mi
t
e
d.
T
hi
s
pa
pe
r
a
i
m
s
t
o
de
v
e
l
o
p
a
pr
e
di
c
t
i
ve
m
o
de
l
f
o
r
s
t
a
pl
e
c
r
o
p
y
i
e
l
ds
i
n
As
i
a
us
i
n
g
e
n
s
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
de
s
p
i
t
e
t
h
e
a
v
a
i
l
a
bil
i
t
y
o
f
m
o
r
e
a
d
v
a
n
c
e
d
ML
m
o
de
l
s
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
is
de
s
i
g
n
e
d
t
o
a
n
a
l
y
z
e
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
b
e
t
we
e
n
c
r
o
p
y
i
e
l
ds
a
n
d
c
l
im
a
te
-
r
e
l
a
t
e
d
v
a
r
i
a
bl
e
s
s
uc
h
a
s
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
,
r
a
i
nf
a
l
l
,
a
n
d
pe
s
t
i
c
i
de
us
a
g
e
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
hi
s
pa
p
e
r
s
e
e
ks
to
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
e
n
s
e
m
bl
e
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
r
e
we
l
l
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
m
o
de
l
i
ng
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
,
no
n
-
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
i
nh
e
r
e
n
t
i
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
da
t
a
,
o
f
f
e
r
i
n
g
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
u
n
de
r
d
i
v
e
r
s
e
c
l
i
m
a
t
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
.
2.
M
E
T
HO
D
I
n
a
n
a
t
t
e
m
pt
to
pr
e
di
c
t
c
r
o
p
y
i
e
l
d,
t
hi
s
pa
pe
r
e
m
p
l
o
y
s
c
o
nv
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
,
i
n
c
l
ud
i
ng
da
t
a
s
e
t
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
,
whi
c
h
i
n
c
l
ude
s
da
t
a
wr
a
n
g
l
i
ng,
e
xp
l
o
r
a
tor
y
da
t
a
a
n
a
ly
s
i
s
(
E
DA
)
,
m
o
de
l
de
ve
l
o
p
m
e
n
t
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
de
r
i
v
a
t
i
o
n
o
f
i
n
s
i
g
h
t
s
.
T
o
c
o
n
s
o
l
i
da
t
e
r
e
l
e
v
a
n
t
da
t
a
,
a
uni
f
i
e
d
da
t
a
s
e
t
wa
s
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
r
e
e
d
i
s
t
i
n
c
t
s
o
ur
c
e
s
–
Ka
gg
l
e
[
1
9
]
,
t
h
e
F
o
o
d
a
n
d
A
gr
i
c
u
l
t
ur
e
Or
ga
ni
z
a
t
i
o
n
(
F
A
O)
o
f
t
h
e
Uni
t
e
d
Na
t
i
o
n
s
[
20
]
,
a
n
d
t
h
e
W
o
r
l
d
B
a
n
k
Gr
o
up
[
21
]
.
T
h
e
pr
i
m
a
r
y
da
t
a
s
e
t
wa
s
s
o
ur
c
e
d
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
,
c
o
n
t
a
i
ni
ng
r
e
c
o
r
ds
f
r
o
m
1990
to
2013
,
wi
t
h
f
e
a
t
ur
e
s
s
uc
h
a
s
a
r
e
a
(
c
o
un
t
r
y
)
,
y
e
a
r
,
i
t
e
m
(
c
r
o
p)
,
a
v
e
r
a
ge
r
a
i
nf
a
ll
(
m
m
)
,
pe
s
t
i
c
i
de
us
e
(
to
n
n
e
s
)
,
a
v
e
r
a
ge
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
(
°
C
)
,
a
n
d
y
i
e
l
d
(
h
g/
h
a
)
.
T
h
e
r
a
w
da
t
a
wa
s
c
l
e
a
ne
d,
s
t
r
uc
t
ur
e
d
,
a
n
d
e
n
r
i
c
h
e
d
i
n
t
o
t
h
e
r
e
qu
i
r
e
d
f
o
r
m
a
t
t
h
r
o
ugh
a
da
t
a
wr
a
n
g
l
i
ng
pr
o
c
e
s
s
to
f
a
c
il
i
t
a
t
e
m
o
r
e
i
n
f
o
r
m
e
d
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
[
22
]
.
T
hi
s
i
nv
o
l
ve
d
s
e
v
e
r
a
l
s
u
b
pr
o
c
e
s
s
e
s
,
i
nc
l
ud
i
n
g
de
s
c
r
i
b
i
ng
t
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
d
o
n
i
t
s
ge
n
e
r
a
l
pr
o
pe
r
t
i
e
s
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
i
ng
da
t
a
c
l
e
a
ni
ng
t
a
s
ks
,
s
uc
h
a
s
r
e
m
o
vi
ng
n
u
ll
va
l
u
e
s
,
dup
l
i
c
a
t
e
s
,
a
n
d
o
u
t
l
i
e
r
s
.
T
h
e
i
ni
t
i
a
l
da
t
a
s
e
t
c
o
m
pr
i
s
e
d
a
g
l
o
b
a
l
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
e
n
c
o
m
pa
s
s
i
ng
m
u
l
t
i
p
l
e
r
e
g
i
o
ns
wo
r
l
d
w
i
de
.
T
o
f
o
c
us
t
h
e
s
t
ud
y
o
n
A
s
i
a
,
o
nl
y
r
e
c
o
r
ds
f
r
o
m
A
s
i
a
n
c
o
un
t
r
i
e
s
we
r
e
i
n
c
l
ud
e
d.
Gi
ve
n
t
h
a
t
s
o
m
e
A
s
i
a
n
c
o
un
t
r
i
e
s
d
i
d
n
o
t
h
a
v
e
c
o
m
p
l
e
t
e
r
e
c
or
ds
w
i
t
hi
n
t
h
e
s
pe
c
if
ied
y
e
a
r
r
a
n
ge
(
1990
–
2013)
,
t
h
e
a
na
ly
s
i
s
wa
s
r
e
s
t
r
i
c
t
e
d
to
As
i
a
n
c
o
un
t
r
i
e
s
w
i
t
h
c
o
m
p
l
e
t
e
a
n
d
c
o
n
t
i
n
uo
us
da
ta.
T
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
c
o
un
tr
i
e
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
di
v
e
r
s
e
r
e
g
i
o
ns
w
i
t
hin
As
i
a
.
T
o
e
x
t
e
n
d
t
h
e
a
n
a
l
y
s
i
s
pe
r
i
o
d,
da
t
a
f
r
o
m
t
w
o
a
ddi
t
i
o
n
a
l
s
o
ur
c
e
s
we
r
e
i
n
t
e
gr
a
t
e
d,
p
r
o
vi
d
i
ng
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
y
e
a
r
s
2014
to
20
2
2.
E
a
c
h
r
e
c
or
d
’
s
c
o
r
r
e
c
t
n
e
s
s
wa
s
v
e
r
if
i
e
d
by
c
r
o
s
s
-
c
he
c
k
i
ng
w
i
t
h
t
h
e
two
l
a
t
t
e
r
s
o
ur
c
e
s
to
e
n
s
ur
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
P
r
e
dicting
s
tapl
e
c
r
op
y
ields
unde
r
c
li
mate
v
ar
iabi
li
ty
us
ing
multi
ple
…
(
R
ichar
d
D
.
Hor
ti
z
ue
la
)
1533
T
o
o
bj
e
c
t
i
v
e
ly
u
n
c
o
v
e
r
t
h
e
un
de
r
lyi
ng
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
wi
t
h
o
ut
a
ny
pr
e
c
o
n
c
e
i
ve
d
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
s
[
2
3
]
,
a
n
E
D
A
wa
s
pe
r
f
o
r
m
e
d.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
i
nv
o
l
v
e
d
da
t
a
vi
s
ua
li
z
i
ng
t
h
e
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
y
i
e
l
ds
us
i
n
g
a
hi
s
t
o
gr
a
m
.
Va
r
i
o
us
vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
s
,
i
nc
l
ud
in
g
s
c
a
t
t
e
r
pl
o
t
s
,
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
t
o
de
s
c
r
i
b
e
t
h
e
da
t
a
s
e
t
a
n
d
e
x
p
l
o
r
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
s
be
t
we
e
n
v
a
r
i
a
bl
e
s
.
G
i
v
e
n
t
h
a
t
t
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
n
s
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
da
t
a
,
o
n
e
-
h
ot
e
n
c
o
di
n
g
wa
s
a
pp
l
i
e
d
to
c
o
n
v
e
r
t
t
h
e
c
a
t
e
g
o
r
i
c
a
l
va
r
i
a
bl
e
s
i
n
t
o
a
bi
n
a
r
y
f
o
r
m
a
t
,
e
n
a
bli
ng
t
h
e
i
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
us
e
i
n
ML
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
whe
n
h
a
n
d
li
ng
da
t
a
s
e
t
s
wi
t
h
mi
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
a
n
d
i
nc
ur
s
l
o
we
r
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
[
2
4
]
.
S
ub
s
e
qu
e
n
t
l
y
,
a
s
t
a
n
da
r
d
s
c
a
l
e
r
wa
s
us
e
d
to
t
r
a
n
s
f
o
r
m
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
to
a
c
o
m
p
a
r
a
bl
e
s
c
a
l
e
a
n
d
to
r
e
duc
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
li
t
y
,
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
c
a
u
s
e
d
by
o
n
e
-
h
o
t
e
n
c
o
d
i
n
g,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
v
a
r
i
a
bl
e
s
w
i
t
h
m
u
l
t
i
p
l
e
c
a
t
e
gor
i
e
s
.
T
h
e
r
e
upo
n
,
th
e
da
t
a
wa
s
s
p
li
t
i
n
t
o
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
s
,
whi
c
h
i
nv
o
l
ve
d
i
nput
da
t
a
(
f
e
a
t
ur
e
s
)
a
n
d
t
a
r
ge
t
da
t
a
(
l
a
be
l
s
o
r
o
u
t
pu
t)
.
T
hi
r
t
y
pe
r
c
e
n
t
o
f
t
h
e
da
t
a
wa
s
a
l
l
o
c
a
t
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g,
whil
e
t
h
e
r
e
m
a
i
n
i
ng
s
e
v
e
n
t
y
pe
r
c
e
n
t
wa
s
de
s
i
g
na
t
e
d
f
o
r
tr
a
i
ni
ng.
T
h
e
da
t
a
wa
s
s
h
u
f
f
l
e
d
pr
i
o
r
to
s
p
l
i
t
t
i
n
g
t
o
e
n
s
ur
e
a
we
l
l
-
mi
xe
d
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
n
b
o
th
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
s
e
t
s
,
t
h
e
r
e
by
mi
t
i
ga
t
i
n
g
a
ny
pot
e
n
t
i
a
l
o
r
de
r
i
n
g
bi
a
s
.
T
h
e
s
e
e
d
f
o
r
r
a
n
do
m
n
u
m
be
r
ge
ne
r
a
t
i
o
n
wa
s
s
e
t
to
40
to
e
n
s
ur
e
r
e
pr
o
duc
i
bil
i
t
y
.
M
u
l
t
i
p
l
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
to
c
o
n
s
t
r
uc
t
t
h
e
m
o
de
l
us
i
ng
Goo
gl
e
C
o
l
a
b
.
T
h
e
t
e
c
h
ni
que
s
ut
i
li
z
e
d
i
nc
l
u
d
e
gr
a
d
i
e
n
t
b
oo
s
t
i
n
g
r
e
gr
e
s
s
o
r
,
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
w
i
t
h
s
t
o
c
h
a
s
t
i
c
gr
a
d
i
e
n
t
de
s
c
e
n
t
(
S
GD
)
,
r
i
dge
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
l
a
s
s
o
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
s
uppo
r
t
v
e
c
to
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
S
VR
)
,
E
l
a
s
t
i
c
Ne
t
,
RF
r
e
gr
e
s
s
o
r
,
a
n
d
e
x
t
r
e
m
e
gr
a
d
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
(
XG
B
o
o
s
t
)
r
e
gr
e
s
s
o
r
s
o
m
e
o
f
w
hi
c
h
h
a
v
e
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
in
s
im
il
a
r
s
t
udi
e
s
o
n
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
[
2
5
].
T
hi
s
s
t
ud
y
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
us
e
d
r
e
gr
e
s
s
o
r
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
c
r
o
p
y
i
e
l
ds
w
hil
e
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
m
t
o
l
e
s
s
f
r
e
que
n
t
l
y
a
pp
li
e
d
m
e
t
h
o
ds
to
i
de
n
t
i
f
y
s
t
r
e
n
gt
h
s
a
n
d
li
mi
t
a
t
i
o
n
s
f
o
r
de
ve
l
o
p
i
n
g
r
o
b
us
t
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
.
I
n
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
s
,
a
hy
br
i
d
s
e
t
o
f
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
r
e
po
r
t
m
e
t
r
i
c
s
wa
s
us
e
d
–
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
e
r
r
or
(
M
A
E
)
,
m
e
d
i
a
n
a
b
s
o
l
ut
e
e
r
r
or
,
m
e
a
n
s
qua
r
e
d
e
r
r
o
r
(
M
S
E
)
,
r
oot
m
e
a
n
s
qua
r
e
d
e
r
r
o
r
(
R
M
S
E
)
,
m
a
x
e
r
r
o
r
,
R
2
s
c
o
r
e
,
e
x
p
l
a
i
ne
d
v
a
r
i
a
n
c
e
s
c
o
r
e
(
E
VS)
,
a
n
d
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
e
r
r
or
(
M
A
P
E
)
.
T
h
e
s
e
we
r
e
us
e
d
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
tuni
n
g
t
e
c
hni
qu
e
s
,
s
uc
h
a
s
Gr
i
dS
e
a
r
c
hC
V
a
n
d
R
a
n
do
m
i
z
e
dS
e
a
r
c
h
C
V,
b
a
s
e
d
o
n
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
d
a
t
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
r
e
po
r
t
s
we
r
e
s
ub
s
e
que
n
t
l
y
vi
s
u
a
l
i
z
e
d
to
f
a
c
i
li
t
a
t
e
i
n
s
i
g
h
t
s
de
r
i
v
a
t
i
o
n
a
n
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
B
y
a
pp
lyi
ng
t
h
e
a
f
o
r
e
m
e
n
t
i
o
n
e
d
m
e
t
h
o
ds
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
hi
s
s
t
udy
pr
o
vi
de
va
l
u
a
bl
e
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
c
l
im
a
t
i
c
v
a
r
i
a
bl
e
s
a
n
d
t
h
e
y
i
e
l
d
o
f
s
t
a
pl
e
c
r
o
ps
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
ve
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
.
3.
1
.
Dat
as
e
t
f
or
p
r
e
d
ict
ion
T
h
e
i
ni
t
i
a
l
da
t
a
s
e
t
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
,
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
28,
242
r
o
ws
,
wa
s
c
o
n
s
o
l
i
da
t
e
d
wi
t
h
ot
h
e
r
da
t
a
s
e
t
s
,
t
h
e
n
c
l
e
a
n
e
d,
s
t
r
uc
t
ur
e
d
,
e
n
r
i
c
h
e
d,
a
n
d
e
x
t
e
n
de
d
f
o
r
a
n
a
l
y
s
i
s
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
a
f
i
na
l
da
t
a
s
e
t
o
f
7,
043
r
ows
,
wi
t
h
i
t
s
pr
o
pe
r
t
i
e
s
de
t
a
i
l
e
d
i
n
T
a
bl
e
1.
T
a
bl
e
1.
F
i
n
a
l
da
t
a
s
e
t
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
A
tt
r
ib
ut
e
D
e
s
c
r
ip
ti
o
n
V
a
lu
e
s
a
r
e
a
c
o
unt
r
y
na
m
e
A
r
me
ni
a
,
A
z
e
r
ba
ij
a
n, B
a
ngl
a
de
s
h
,
I
ndi
a
,
I
nd
o
ne
s
ia
, I
r
a
q,
J
a
pa
n, K
a
z
a
khs
ta
n, L
e
ba
n
o
n, M
a
la
y
s
ia
, N
e
pa
l,
P
a
ki
s
ta
n,
Q
a
ta
r
, S
a
udi
A
r
a
bi
a
, S
r
i
L
a
nka
,
T
a
ji
ki
s
ta
n,
T
ha
il
a
nd
it
e
m
s
ta
pl
e
c
r
o
ps
ma
iz
e
, p
ot
a
to
,
r
i
c
e
(
pa
dd
y
)
, s
oy
b
e
a
n, w
h
e
a
t
y
e
a
r
pl
a
nt
in
g
y
e
a
r
1990
–
2022
a
ve
r
a
ge
_
r
a
in
_
f
a
ll
_mm
_p
e
r
_
y
e
a
r
a
ve
r
a
ge
r
e
c
o
r
d
e
d
r
a
in
f
a
ll
in
mi
ll
im
e
te
r
s
59
–
2,875
pe
s
ti
c
id
e
s
_t
o
nn
e
s
a
ve
r
a
ge
a
nnua
l
us
e
of
pe
s
ti
c
id
e
s
i
n t
o
nn
e
s
0.92
–
349,797.62
a
v
g_t
e
mp
a
ve
r
a
ge
r
e
c
o
r
d
e
d
te
mp
e
r
a
tu
r
e
i
n
c
e
ls
iu
s
7.44
–
26.37
hg/
ha
_
y
i
e
ld
A
mo
unt
of
c
r
o
p
y
ie
ld
in
he
c
t
o
gr
a
ms
pe
r
h
e
c
ta
r
e
50
–
340,000
3.
2
.
E
DA
S
i
n
c
e
c
r
o
p
y
i
e
l
d
i
s
pr
i
m
a
r
i
ly
t
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
,
a
hi
s
t
o
gr
a
m
wa
s
us
e
d
to
s
e
e
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
s
s
e
e
n
i
n
F
i
gur
e
1.
T
h
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
s
r
i
g
h
t
-
s
ke
we
d,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
a
t
m
o
s
t
f
i
e
l
d
s
h
a
v
e
l
o
we
r
y
i
e
l
d
s
t
h
a
n
a
s
m
a
l
l
e
r
n
u
m
be
r
o
f
f
i
e
l
ds
w
i
t
h
v
e
r
y
hi
g
h
y
i
e
l
d
s
.
Out
l
i
e
r
s
o
n
t
h
e
hi
g
he
r
e
n
d,
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
f
i
e
l
ds
w
i
t
h
e
x
c
e
pt
i
o
na
l
ly
hi
g
h
y
i
e
l
d
s
,
we
r
e
i
de
n
t
i
f
i
e
d
a
n
d
a
ddr
e
s
s
e
d
t
o
pr
e
v
e
n
t
o
v
e
r
l
y
ge
n
e
r
a
li
z
e
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
531
-
1
538
1534
F
i
gur
e
1.
Yi
e
l
d
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
s
c
a
tt
e
r
pl
o
t
s
we
r
e
us
e
d
to
r
e
v
e
a
l
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
be
t
we
e
n
va
r
i
a
bl
e
s
.
F
i
gur
e
2
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
c
r
o
p
y
i
e
l
d
(
h
g/
h
a
)
a
n
d
f
o
ur
ke
y
v
a
r
i
a
bl
e
s
:
y
e
a
r
,
a
v
e
r
a
ge
r
a
i
nf
a
ll
,
pe
s
t
i
c
i
de
us
a
ge
,
a
n
d
a
v
e
r
a
ge
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
a
we
a
k
po
s
i
t
i
v
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
o
f
0.
14053
b
e
t
we
e
n
y
e
a
r
a
n
d
yi
e
l
d
,
a
s
s
e
e
n
i
n
F
i
gur
e
2(
a
)
,
a
n
d
b
e
t
we
e
n
r
a
i
nf
a
ll
a
n
d
yi
e
l
d
(
F
i
gur
e
2(
b
)
)
w
i
t
h
0.
01162
,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
a
t
whi
l
e
yi
e
l
d
h
a
s
s
l
i
g
h
t
l
y
i
nc
r
e
a
s
e
d
o
v
e
r
t
h
e
y
e
a
r
s
,
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
i
s
n
o
t
s
t
r
o
n
g,
a
n
d
r
a
i
nf
a
ll
h
a
s
a
m
i
n
im
a
l
im
pa
c
t
on
yi
e
l
d.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
i
nc
r
e
a
s
e
d
pe
s
t
i
c
i
d
e
us
a
ge
(
F
i
gur
e
2(
c
)
)
a
n
d
hi
g
h
e
r
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
s
(
F
i
gur
e
2(
d)
)
m
a
y
s
l
i
g
h
t
l
y
de
c
r
e
a
s
e
y
i
e
l
d,
b
ut
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
r
e
m
a
i
ns
we
a
k.
(
a
)
(
b
)
(
c
)
(
d)
F
i
gur
e
2.
C
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
o
f
:
(
a
)
y
i
e
l
d
a
n
d
y
e
a
r
,
(
b
)
y
i
e
ld
a
n
d
r
a
i
nf
a
ll
,
(
c
)
y
i
e
l
d
a
n
d
pe
s
t
i
c
i
de
,
a
n
d
(
d
)
y
i
e
l
d
a
n
d
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
P
r
e
dicting
s
tapl
e
c
r
op
y
ields
unde
r
c
li
mate
v
ar
iabi
li
ty
us
ing
multi
ple
…
(
R
ichar
d
D
.
Hor
ti
z
ue
la
)
1535
W
hil
e
a
we
a
k
po
s
i
t
i
v
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
w
a
s
o
b
s
e
r
v
e
d
b
e
t
we
e
n
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
i
s
n
o
t
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
ll
y
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
.
T
hi
s
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
ot
h
e
r
f
a
c
t
o
r
s
n
ot
c
o
n
s
i
de
r
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
m
a
y
p
l
a
y
a
m
o
r
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
r
o
l
e
i
n
t
h
e
o
b
s
e
r
ve
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
.
Ne
ve
r
t
h
e
l
e
s
s
,
de
s
p
i
t
e
t
h
e
we
a
k
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
o
b
s
e
r
v
e
d,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
pr
o
c
e
e
de
d
wi
t
h
b
u
i
l
d
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
,
a
s
t
h
e
da
t
a
s
e
t
p
r
o
vi
de
s
f
a
c
t
ua
l
da
t
a
,
c
o
n
s
i
de
r
i
ng
t
h
a
t
o
u
t
l
i
e
r
s
h
a
v
e
b
e
e
n
a
ddr
e
s
s
e
d.
3.
3
.
M
od
e
l
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
T
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
us
e
d
f
o
r
t
h
e
m
o
de
l
a
r
e
pe
s
t
i
c
i
de
s
_to
n
ne
s
,
a
v
g_t
e
m
p,
a
nd
a
v
e
r
a
ge
_r
a
i
n_
f
a
ll
_
mm
_pe
r
_
y
e
a
r
to
pr
e
di
c
t
t
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
h
g/ha_
yi
e
l
d.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
e
a
c
h
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
c
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
wa
s
e
v
a
l
u
a
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
a
f
o
r
e
m
e
n
t
i
o
n
e
d
m
e
t
r
i
c
s
t
h
r
o
ugh
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
whil
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
Gr
i
dS
e
a
r
c
hC
V
a
n
d
R
a
n
do
m
i
z
e
dS
e
a
r
c
hC
V
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
F
i
gur
e
3
s
h
o
ws
t
h
a
t
a
m
o
n
g
t
h
e
ML
a
l
go
r
i
t
hm
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
a
p
l
e
c
r
o
p
y
i
e
l
d,
t
h
e
XG
B
R
e
gr
e
s
s
o
r
(
i
n
a
gr
e
e
n
-
f
il
l
e
d
b
a
r
)
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
w
i
t
h
a
n
R
²
s
c
o
r
e
o
f
0.
958367.
T
h
i
s
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
a
c
c
o
un
t
e
d
f
o
r
a
b
o
u
t
95
.
8%
o
f
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
o
b
s
e
r
v
e
d
i
n
t
h
e
c
r
o
p
y
i
e
l
d
da
t
a
,
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
a
l
l
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
t
e
s
t
e
d.
XG
B
oo
s
t
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
h
a
n
d
l
e
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
,
m
a
n
a
ge
m
i
s
s
i
ng
da
t
a
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
y
,
a
n
d
i
nc
o
r
por
a
t
e
r
e
gul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
l
i
ke
ly
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
d
to
i
t
s
s
upe
r
i
o
r
a
c
c
ur
a
c
y
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
XG
B
R
r
e
g
i
s
t
e
r
e
d
o
n
e
o
f
t
h
e
l
o
we
s
t
R
M
S
E
v
a
l
u
e
s
a
t
4
,
253,
whi
c
h
f
ur
t
h
e
r
r
e
i
nf
o
r
c
e
s
i
t
s
s
t
r
o
n
g
pr
e
di
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
l
i
a
b
i
li
t
y
i
n
e
s
t
i
m
a
t
i
n
g
c
r
o
p
y
i
e
l
d
o
u
t
c
o
m
e
s
.
A
l
o
we
r
R
M
S
E
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
e
d
v
a
l
u
e
s
a
r
e
,
o
n
a
v
e
r
a
ge
,
v
e
r
y
c
l
o
s
e
to
t
h
e
a
c
t
ua
l
o
b
s
e
r
v
e
d
v
a
l
ue
s
,
m
a
k
i
n
g
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
n
o
t
o
nl
y
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
ly
a
c
c
ur
a
t
e
b
ut
a
l
s
o
pr
a
c
t
i
c
a
l
ly
us
e
f
u
l
i
n
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
p
l
a
nni
ng.
T
h
e
R
M
S
E
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
,
a
s
vi
s
ua
li
z
e
d
i
n
F
i
gur
e
4
,
c
l
e
a
r
l
y
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
b
o
t
h
XG
B
oo
s
t
a
n
d
RF
r
e
gr
e
s
s
o
r
,
whi
c
h
h
a
d
n
o
t
a
bl
y
l
o
we
r
e
r
r
or
m
a
r
g
i
n
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
t
h
e
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
t
e
s
t
e
d.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t
,
m
o
de
l
s
s
uc
h
a
s
E
l
a
s
t
i
c
Ne
t
,
r
i
dge
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
a
n
d
S
GD
r
e
gr
e
s
s
or
p
r
o
duc
e
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
hi
g
he
r
R
M
S
E
v
a
l
ue
s
,
i
nd
i
c
a
t
i
n
g
l
e
s
s
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
l
a
r
ge
r
de
vi
a
t
i
o
n
s
i
n
t
he
i
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
F
i
gur
e
3.
M
o
de
l
s
by
R
2
s
c
o
r
e
F
i
gur
e
4.
M
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
by
R
M
S
E
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
531
-
1
538
1536
M
o
r
e
o
v
e
r
,
F
i
gur
e
5
ut
i
li
z
e
s
n
o
r
m
a
li
z
e
d
v
a
l
ue
s
f
o
r
e
a
c
h
m
e
t
r
i
c
,
f
a
c
il
i
t
a
t
i
n
g
a
c
l
e
a
r
e
r
,
s
i
de
-
by
-
s
i
de
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
n
o
r
m
a
l
i
z
a
t
i
o
n
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
im
po
r
t
a
n
t
gi
v
e
n
t
h
e
c
o
ns
i
de
r
a
bl
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
i
n
r
a
w
v
a
l
u
e
s
.
B
y
n
o
r
m
a
li
z
i
ng
t
h
e
da
ta,
n
o
s
i
n
g
l
e
l
a
r
ge
v
a
l
ue
d
i
s
pr
o
por
t
i
o
n
a
t
e
l
y
i
n
f
l
ue
n
c
e
s
t
h
e
vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
,
t
h
e
r
e
by
e
n
a
bli
ng
a
m
o
r
e
ba
l
a
n
c
e
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
t
h
e
v
a
r
i
o
us
e
r
r
or
m
e
t
r
i
c
s
.
No
r
m
a
li
z
e
d
v
a
l
ue
s
a
r
e
i
n
d
i
c
a
t
i
v
e
o
f
s
u
pe
r
i
o
r
pr
e
di
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
M
o
de
l
s
s
uc
h
a
s
XG
B
o
o
s
t
(
M
A
E
:
1909.
11,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
62417
.
16,
M
A
P
E
:
0.
115)
,
RF
r
e
gr
e
s
s
o
r
(
M
A
E
:
1845.
76,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
4
2377.
99,
M
A
P
E
:
0.
143
)
,
a
n
d
gr
a
di
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
r
e
gr
e
s
s
o
r
(
M
A
E
:
1663.
13
,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
77315.
79
,
M
A
P
E
:
0.
096
)
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
e
xhi
bi
t
l
o
we
r
n
o
r
m
a
li
z
e
d
v
a
l
ue
s
,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
e
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
a
c
r
o
s
s
ke
y
m
e
t
r
i
c
s
,
i
nc
l
ud
i
ng
M
A
E
,
M
E
DA
E
,
m
a
xim
u
m
e
r
r
o
r
,
a
n
d
M
A
P
E
.
A
n
o
t
e
w
o
r
t
h
y
o
bs
e
r
va
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
gr
a
ph
i
s
t
h
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
e
n
s
e
m
bl
e
m
o
de
l
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
XG
B
o
o
s
t
a
n
d
RF
,
whi
c
h
m
a
i
n
t
a
i
n
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
l
o
w
n
o
r
m
a
li
z
e
d
v
a
l
ue
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
m
e
t
r
i
c
s
.
T
hi
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
i
s
i
nd
i
c
a
t
i
v
e
o
f
t
h
e
i
r
r
o
b
us
t
n
e
s
s
i
n
not
o
nl
y
mi
n
i
mi
z
i
ng
a
v
e
r
a
ge
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
e
r
r
or
s
b
ut
a
l
s
o
i
n
mi
t
i
ga
t
i
n
g
t
h
e
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
o
f
e
x
t
r
e
m
e
o
u
t
l
i
e
r
s
,
a
s
e
vi
de
n
c
e
d
by
t
he
i
r
l
o
w
m
a
x
e
r
r
o
r
a
n
d
M
A
P
E
v
a
l
ue
s
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
t
h
e
l
i
ne
a
r
m
o
de
l
s
,
i
nc
l
ud
i
ng
E
l
a
s
t
i
c
N
e
t
(
M
A
E
:
8001.
77,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
85168.
66
,
M
A
P
E
:
0.
684)
,
S
GD
r
e
gr
e
s
s
o
r
(
M
A
E
:
7314.
31
,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
82864.
39
,
M
A
P
E
:
0
.
571)
,
l
a
s
s
o
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
M
A
E
:
7310.
81,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
82938
.
52,
M
A
P
E
:
0
.
570)
,
a
n
d
r
i
dge
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
M
A
E
:
7309.
69,
m
a
x
e
r
r
o
r
:
8
2948.
34,
M
A
P
E
:
0.
570)
,
e
xhi
bi
t
hi
g
h
e
r
e
r
r
o
r
v
a
l
ue
s
a
c
r
o
s
s
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
e
l
e
v
a
t
e
d
n
o
r
m
a
li
z
e
d
v
a
l
ue
s
f
o
r
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
i
nd
i
c
a
t
e
poo
r
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
bil
i
t
y
a
n
d
high
e
r
v
a
r
i
a
bi
li
t
y
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
a
t
t
h
e
y
m
a
y
n
ot
b
e
a
s
r
e
l
i
a
bl
e
f
o
r
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
i
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
yi
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
T
h
e
S
VR
(
M
A
E
:
2578.
87,
m
a
x
e
r
r
or
:
773
25.
95,
M
A
P
E
:
0.
136)
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
m
o
de
r
a
t
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
po
s
i
t
i
o
n
e
d
b
e
t
we
e
n
t
h
e
l
i
ne
a
r
m
o
de
l
s
a
n
d
t
h
e
e
ns
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
.
Al
t
h
o
ugh
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
x
c
e
e
ds
t
h
a
t
o
f
t
h
e
l
i
ne
a
r
m
o
de
l
s
,
i
t
s
e
r
r
o
r
m
e
t
r
i
c
s
s
t
i
ll
l
a
g
b
e
hi
nd
t
h
o
s
e
o
f
XG
B
oo
s
t
a
n
d
RF
.
F
i
gur
e
5.
N
o
r
m
a
li
z
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
r
r
o
r
s
(
M
A
E
,
m
e
d
i
a
n
,
m
a
x
e
r
r
o
r
,
a
n
d
M
A
P
E
)
4.
CONC
L
USI
ON
C
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
h
a
s
ga
i
ne
d
i
nc
r
e
a
s
i
ng
i
mpo
r
t
a
n
c
e
,
u
t
i
li
z
i
ng
a
d
v
a
n
c
e
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
n
d
ML
t
e
c
h
ni
que
s
t
o
s
uppor
t
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
p
l
a
nni
ng
a
n
d
f
o
o
d
s
e
c
ur
i
t
y
.
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
whil
e
t
h
e
E
D
A
r
e
v
e
a
l
e
d
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
we
a
k
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
a
m
o
n
g
i
n
d
i
v
i
d
ua
l
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
m
o
de
l
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
r
e
l
i
a
bl
e
y
i
e
l
d
f
o
r
e
c
a
s
t
s
c
a
n
s
t
i
ll
b
e
a
c
hi
e
ve
d.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
u
n
de
r
s
c
o
r
e
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
e
n
s
e
m
bl
e
m
e
t
h
o
ds
,
p
a
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
XG
B
o
o
s
t
,
i
n
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
a
p
l
e
c
r
o
p
y
i
e
l
d
s
un
de
r
v
a
r
y
i
ng
c
l
im
a
t
e
-
r
e
l
a
t
e
d
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
i
n
A
s
i
a
.
W
i
t
h
XG
B
o
o
s
t
a
c
hi
e
vi
ng
a
n
im
pr
e
s
s
i
ve
R
²
s
c
o
r
e
o
f
0.
958
a
n
d
m
a
in
t
a
i
ni
ng
t
h
e
l
o
we
s
t
e
r
r
or
m
a
r
g
i
ns
a
c
r
o
s
s
ke
y
m
e
t
r
i
c
s
s
uc
h
a
s
R
M
S
E
,
M
A
E
,
a
n
d
M
A
P
E
,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
t
r
o
n
g
l
y
s
uppo
r
t
t
h
e
gr
o
wi
n
g
s
c
i
e
n
t
i
f
i
c
c
o
n
s
e
ns
us
t
h
a
t
e
n
s
e
m
b
l
e
m
o
de
l
s
a
r
e
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
w
e
l
l
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
m
o
de
l
i
ng
c
o
m
p
l
e
x
,
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
i
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
da
t
a
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ng
s
n
o
t
o
nl
y
a
li
g
n
w
i
t
h
e
xi
s
t
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
o
f
t
r
e
e
-
b
a
s
e
d
e
n
s
e
m
b
l
e
m
o
de
l
s
b
ut
a
l
s
o
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
t
h
e
i
r
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
pp
li
c
a
bil
i
t
y
i
n
c
l
im
a
t
e
-
i
n
f
o
r
m
e
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
p
l
a
nni
ng
a
n
d
f
o
o
d
s
e
c
ur
i
t
y
a
n
a
ly
s
i
s
.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
a
n
b
u
il
d
upo
n
t
h
e
s
e
f
i
nd
i
n
g
s
by
in
c
o
r
por
a
t
i
n
g
a
l
a
r
ge
r
da
t
a
s
e
t
a
n
d
a
b
r
o
a
de
r
s
e
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
,
s
uc
h
a
s
s
o
i
l
qua
li
t
y
,
i
r
r
i
g
a
t
i
o
n
pa
t
t
e
r
n
s
,
C
O₂
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
i
o
n
l
e
v
e
l
s
,
a
n
d
s
o
c
i
o
e
c
o
n
o
m
i
c
va
r
i
a
bl
e
s
,
to
f
ur
t
h
e
r
e
n
ha
n
c
e
m
o
de
l
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
e
x
t
e
n
d
i
ng
t
h
e
s
t
udy
to
i
n
c
l
ude
t
e
m
po
r
a
l
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
(
e
.
g.
,
n
e
x
t
-
s
e
a
s
o
n
yi
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
)
us
i
ng
t
i
m
e
-
s
e
r
i
e
s
met
h
o
ds
o
r
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
s
m
a
y
yi
e
l
d
e
v
e
n
de
e
pe
r
i
ns
i
g
h
t
s
.
C
o
n
duc
t
i
n
g
r
e
g
i
o
n
-
s
pe
c
if
i
c
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng
a
c
r
o
s
s
d
i
v
e
r
s
e
As
i
a
n
s
u
b
r
e
g
i
o
ns
c
o
u
l
d
a
l
s
o
h
e
l
p
c
a
pt
ur
e
l
o
c
a
l
i
z
e
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
d
y
na
mi
c
s
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
de
v
e
l
o
p
i
n
g
a
s
o
f
t
wa
r
e
too
l
f
o
r
a
uto
m
a
t
i
c
c
r
o
p
y
i
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
c
o
ul
d
s
t
r
e
a
m
li
ne
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
,
e
n
a
bli
n
g
r
e
a
l
-
ti
m
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
a
n
d
f
a
c
i
li
t
a
t
i
n
g
m
o
r
e
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
ng
f
o
r
f
a
r
m
e
r
s
a
n
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
s
t
a
ke
h
o
l
de
r
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
P
r
e
dicting
s
tapl
e
c
r
op
y
ields
unde
r
c
li
mate
v
ar
iabi
li
ty
us
ing
multi
ple
…
(
R
ichar
d
D
.
Hor
ti
z
ue
la
)
1537
Th
i
s
s
t
ud
y
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
a
t
XG
B
oo
s
t
p
r
o
vi
de
n
o
t
o
n
ly
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
c
c
ur
a
c
y
b
ut
a
l
s
o
pr
a
c
t
i
c
a
l
r
e
li
a
bil
i
t
y
f
o
r
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
yi
e
l
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
I
t
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
e
r
r
o
r
m
e
t
r
i
c
s
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
i
t
i
s
c
a
pa
bl
e
o
f
s
uppo
r
t
i
n
g
i
nf
o
r
m
e
d
de
c
is
i
o
n
-
m
a
k
i
ng
i
n
c
li
m
a
t
e
-
r
e
s
i
l
i
e
n
t
a
gr
i
c
u
l
t
ur
e
.
A
s
c
l
im
a
t
e
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
c
o
n
t
i
n
ue
s
to
c
h
a
l
l
e
n
g
e
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
f
a
r
mi
n
g
s
y
s
t
e
m
s
,
a
do
p
t
i
n
g
s
uc
h
a
dv
a
n
c
e
d
ML
a
ppr
o
a
c
he
s
c
o
ul
d
p
l
a
y
a
c
r
i
t
i
c
a
l
r
o
l
e
i
n
o
pt
i
mi
z
i
ng
y
i
e
l
d
f
o
r
e
c
a
s
t
s
a
nd
e
n
s
ur
i
ng
f
o
o
d
s
e
c
ur
i
t
y
i
n
t
h
e
r
e
g
i
o
n
.
AC
K
NOWL
E
DGE
M
E
NT
S
T
h
e
a
ut
h
o
r
t
h
a
n
k
s
t
h
e
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
A
gr
i
c
u
l
t
u
r
e
-
C
l
i
m
a
t
e
-
R
e
s
il
i
e
n
t
A
gr
i
c
u
l
t
ur
e
O
f
f
i
c
e
o
f
t
h
e
P
hil
i
pp
i
ne
s
f
o
r
pr
o
vi
d
i
ng
s
upp
l
e
m
e
n
t
a
l
da
t
a
f
o
r
b
uil
d
i
ng
t
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
f
o
r
t
h
e
s
t
udy
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
m
a
de
po
s
s
i
bl
e
t
h
r
o
ugh
t
h
e
ge
n
e
r
o
u
s
s
uppo
r
t
o
f
t
h
e
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
(
DO
S
T
)
,
wh
o
s
e
s
c
h
o
l
a
r
s
hi
p
pr
o
gr
a
m
h
a
s
n
o
t
o
nl
y
pr
o
vi
d
e
d
f
i
na
nc
i
a
l
a
s
s
i
s
t
a
nc
e
b
ut
a
l
s
o
s
e
r
v
e
d
a
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
m
o
t
i
v
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
pur
s
u
i
t
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
B
ot
h
a
ut
h
o
r
s
h
a
ve
t
h
o
r
o
ughl
y
r
e
vi
e
we
d
t
h
e
c
o
n
t
e
n
t
o
f
t
h
e
m
a
n
us
c
r
i
pt
,
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
d
to
i
t
s
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
,
a
n
d
h
a
v
e
g
i
v
e
n
t
h
e
i
r
f
u
ll
a
ppr
o
v
a
l
f
o
r
i
t
s
s
ubmi
s
s
i
o
n
a
n
d
e
v
e
n
t
ua
l
publi
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
y
a
f
f
i
r
m
t
h
a
t
t
h
e
m
a
n
us
c
r
i
pt
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
h
o
n
e
s
t
a
c
c
o
un
t
o
f
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d.
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
R
i
c
ha
r
d
D.
H
o
r
t
i
z
ue
l
a
T
h
e
lm
a
D.
P
a
l
a
o
a
g
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
T
h
e
a
ut
h
o
r
de
c
l
a
r
e
s
t
h
a
t
t
h
e
r
e
i
s
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
Da
t
a
a
v
a
i
l
a
bil
i
t
y
i
s
n
o
t
a
ppl
i
c
a
bl
e
to
t
hi
s
pa
pe
r
a
s
n
o
n
e
w
da
t
a
we
r
e
c
r
e
a
t
e
d
or
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
da
t
a
us
e
d
f
o
r
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
mo
de
l
a
r
e
a
va
i
l
a
bl
e
a
t
:
1)
h
t
t
ps
:/
/www
.
ka
ggl
e
.
c
o
m
/dat
a
s
e
t
s
/pat
e
l
r
i
s
/cr
o
p
-
y
i
e
ld
-
pr
e
di
c
t
i
o
n
-
da
t
a
s
e
t
/dat
a
a
n
d
2)
h
t
t
ps
:/
/da
t
a
.
a
pps
.
f
a
o
.
o
r
g/ca
t
a
l
o
g/dat
a
s
e
t
/cr
o
p
-
pr
o
d
uc
t
i
o
n
-
yi
e
l
d
-
h
a
r
v
e
s
t
e
d
-
a
r
e
a
-
a
n
d
-
pr
o
c
e
s
s
e
d
-
g
l
o
b
a
l
-
n
a
t
i
o
n
a
l
-
a
nn
ua
l
-
f
a
o
s
t
a
t
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
C
.
V
ia
na
,
D
.
F
r
e
ir
e
,
P
.
A
br
a
nt
e
s
,
J
.
R
o
c
ha
,
a
nd
P
.
P
e
r
e
ir
a
,
“
A
gr
ic
ul
tu
r
a
l
la
nd
s
y
s
te
ms
im
po
r
ta
n
c
e
f
o
r
s
uppo
r
ti
ng
f
oo
d
s
e
c
u
r
it
y
a
nd
s
us
ta
in
a
bl
e
de
ve
l
o
pm
e
nt
g
o
a
ls
:
a
s
y
s
t
e
ma
ti
c
r
e
v
ie
w
,
”
T
he
Sc
ie
nc
e
of
th
e
T
ot
al
E
nv
ir
onm
e
nt
,
vo
l.
150718,
2021
,
do
i
:
10.1016/j
.s
c
it
o
t
e
n
v
.2021.150718.
[
2]
L
.
O
s
o
r
i
o
,
E
.
F
ló
r
e
z
-
L
ópe
z
,
a
nd
C
.
G
r
a
nde
-
T
ova
r
,
“
T
h
e
po
t
e
n
ti
a
l
of
s
e
l
e
c
te
d
a
gr
i
-
f
oo
d
l
o
s
s
a
nd
w
a
s
te
to
c
o
nt
r
ib
ut
e
to
a
c
ir
c
ul
a
r
e
c
o
n
o
m
y
:
A
ppl
i
c
a
ti
o
ns
in
th
e
f
oo
d,
c
o
s
m
e
ti
c
a
nd
p
ha
r
ma
c
e
u
ti
c
a
l
in
dus
tr
i
e
s
,
”
M
ol
e
c
ul
e
s
,
vo
l.
26,
2021
,
do
i
:
10.3390/m
o
l
e
c
ul
e
s
26020515.
[
3]
R
.
K
.
S
in
gh,
N
.
S
r
e
e
ni
v
a
s
ul
u,
a
nd
M
.
P
r
a
s
a
d,
“
P
o
te
nt
ia
l
of
und
e
r
ut
il
i
z
e
d
c
r
o
ps
to
in
tr
o
du
c
e
th
e
nut
r
it
i
o
na
l
di
ve
r
s
it
y
a
nd
a
c
hi
e
ve
z
e
r
o
hunge
r
,
”
F
unc
ti
on
al
&
I
nt
e
gr
at
iv
e
G
e
nom
ic
s
,
vo
l.
22,
n
o
.
6,
pp.
1459
–
1465,
2022
,
do
i
:
10.1007/s
10142
-
022
-
00898
-
w.
[
4]
K
.
W
il
li
a
ms
,
A
.
M
is
hr
a
,
A
.
V
e
r
ma
,
B
.
S
ur
e
s
h,
a
nd
G
.
L
a
v
a
n
ya
,
“
G
e
n
e
ti
c
v
a
r
ia
bi
li
t
y
a
nd
c
o
r
r
e
la
ti
o
n
s
tu
di
e
s
f
or
y
i
e
ld
a
nd
y
i
e
ld
-
r
e
la
t
e
d
tr
a
it
s
in
r
ic
e
(
O
r
y
z
a
s
a
ti
v
a
L
.)
g
e
n
o
t
y
p
e
s
,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
C
ur
r
e
nt
M
ic
r
obi
ol
ogy
and
A
ppl
ie
d
Sc
ie
nc
e
s
,
20
21
,
do
i
:
10.20546/
I
J
C
M
A
S
.2021.1001.093.
[
5]
Z
.
J
in
,
T
.
S
ha
h,
L
.
Z
ha
ng,
H
.
L
iu
,
S
.
P
e
ng,
a
nd
L
.
N
ie
,
“
E
f
f
e
c
t
of
s
tr
a
w
r
e
tu
r
ni
ng
o
n
s
o
il
o
r
ga
ni
c
c
a
r
b
o
n
in
r
i
c
e
–
w
h
e
a
t
r
o
ta
ti
o
n
s
y
s
te
m:
a
r
e
v
i
e
w
,
”
F
ood and E
ne
r
gy
Se
c
ur
it
y
, 2020
, do
i
:
10.10
02/
f
e
s
3.200
.
[
6]
B
.
P
r
a
s
a
nna
e
t
al
.
,
“
M
o
l
e
c
ul
a
r
br
e
e
di
ng
f
or
nut
r
it
i
o
na
ll
y
e
nr
i
c
he
d
ma
i
z
e
:
S
ta
tu
s
a
nd
pr
o
s
pe
c
ts
,
”
F
r
ont
ie
r
s
in
G
e
ne
ti
c
s
,
v
o
l.
10,
2020
, do
i
:
10.3389/
f
ge
n
e
.2019.01392
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
531
-
1
538
1538
[
7]
N
. P
a
la
c
i
o
s
-
R
o
ja
s
e
t
al
.
,
“
M
in
in
g ma
i
z
e
di
ve
r
s
it
y
a
nd i
mp
r
ov
in
g i
ts
nut
r
it
i
o
na
l
a
s
p
e
c
ts
w
it
h
in
a
gr
o
-
f
ood s
y
s
t
e
ms
,
”
C
om
pr
e
he
n
s
iv
e
R
e
v
ie
w
s
i
n
F
ood Sc
ie
nc
e
and F
ood Saf
e
ty
, vo
l.
19, n
o
. 4, pp. 18
09
–
1834, 2020
, do
i
:
10.1111/1541
-
4337.12552.
[
8]
N
. P
a
la
c
i
os
-
R
o
ja
s
e
t
al
.
,
“
M
in
in
g ma
i
z
e
di
ve
r
s
it
y
a
nd i
mp
r
ov
in
g i
ts
nut
r
it
i
o
na
l
a
s
p
e
c
ts
w
it
h
in
a
gr
o
-
f
ood s
y
s
t
e
ms
,
”
C
om
pr
e
he
n
s
iv
e
R
e
v
ie
w
s
i
n
F
ood Sc
ie
nc
e
and F
ood Saf
e
ty
, vo
l.
19, n
o
. 4, pp. 18
09
–
1834, 2020
, do
i
:
10.1111/1541
-
4337.12552.
[
9]
R
. N
a
ir
e
t
al
.
,
“
G
lo
ba
l
s
ta
tu
s
of
ve
ge
ta
bl
e
s
oy
be
a
n,
”
P
la
n
ts
, vo
l
. 12, 2023
,
do
i
:
10.3390/pl
a
nt
s
12030609.
[
10]
B
C
.
C
he
th
a
n,
“
P
la
nt
in
g
of
c
ut
p
o
ta
t
o
tu
be
r
s
in
I
ndi
a
a
nd
gl
o
b
a
ll
y
:
u
r
g
e
nt
n
e
e
d
of
pl
a
nt
e
r
me
c
ha
ni
z
a
ti
o
n
t
o
pr
o
du
c
e
hi
gh
e
r
t
ube
r
y
i
e
ld
,
”
Si
gni
f
ic
anc
e
s
o
f
B
io
e
ngi
ne
e
r
in
g
&
B
io
s
c
ie
nc
e
s
, 2021
, d
o
i
:
10.31031/
S
B
B
.2021.04.000589.
[
11]
R
. N
is
hi
mo
t
o
,
“
G
l
o
ba
l
t
r
e
nds
i
n t
he
c
r
o
p p
r
o
te
c
ti
o
n
i
ndus
tr
y
,
”
J
our
nal
of
P
e
s
ti
c
id
e
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
44, n
o
. 3, pp. 141
–
147, 2019
,
do
i
:
10.1584/J
P
E
S
T
I
C
S
.D
19
-
101
.
[
12]
T
.
V
a
n
K
l
o
mp
e
nbur
g,
A
.
K
a
s
s
a
hun,
a
nd
C
.
C
a
ta
l,
“
C
r
o
p
y
i
e
ld
pr
e
di
c
ti
o
n
us
in
g
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng:
a
s
y
s
t
e
ma
ti
c
li
t
e
r
a
tu
r
e
r
e
v
i
e
w
,
”
C
om
put
e
r
s
and E
le
c
t
r
oni
c
s
i
n A
gr
ic
ul
tu
r
e
, v
o
l.
177, 2020
, d
o
i
:
10.1016/j
.c
o
mpa
g.2019.104968
.
[
13]
D
.
K
a
nt
h,
B
.
K
a
vy
a
,
N
.
S
r
i
, a
n
d
A
.
S
a
i
kr
i
s
hn
a
,
“
A
gr
ic
u
lt
ur
e
c
r
op
y
ie
ld
a
n
a
l
y
s
i
s
a
nd pr
e
di
c
ti
o
n us
in
g
f
e
a
tu
r
e
s
e
le
c
t
io
n
-
b
a
s
e
d m
a
c
h
in
e
le
a
r
ni
n
g
te
c
hn
iq
ue
s
,
”
I
nt
e
r
n
at
io
na
l
J
o
u
r
n
al
o
f
E
ngi
n
e
e
r
in
g
an
d A
d
v
an
c
e
d
T
e
c
hn
ol
og
y
,
20
22
,
d
o
i
:
1
0.
35
94
0/
ij
e
a
t.
b3
94
2.
12
12
22
2
.
[
14]
U
.
D
e
w
a
nga
n,
R
.
T
a
lwe
ka
r
,
a
nd
S
.
B
e
r
a
,
“
S
y
s
t
e
ma
ti
c
li
te
r
a
tu
r
e
r
e
v
ie
w
o
n
c
r
o
p
y
ie
ld
pr
e
di
c
ti
o
n
us
in
g
ma
c
hi
n
e
a
nd
de
e
p
le
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
it
h
m,
”
2022
5t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
dv
anc
e
s
in
Sc
ie
nc
e
and
T
e
c
hnol
ogy
(
I
C
A
ST
)
,
pp.
654
–
661,
2022
,
do
i
:
10.1109/I
C
A
S
T
55766.2022.10039620
.
[
15]
A
.
D
e
v
ik
a
r
a
ni
,
G
.
J
y
ot
hi
,
J
.
S
r
i,
a
nd
B
.
D
e
v
i,
“
T
o
w
a
r
ds
s
ma
r
t
a
gr
ic
ul
tu
r
e
us
in
g
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
i
th
ms
,
”
2022
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
in
g,
C
om
m
uni
c
at
io
n,
and
I
n
te
ll
ig
e
nt
Sy
s
te
m
s
(
I
C
C
C
I
S)
,
pp.
837
–
842,
2022
,
do
i
:
10.1109/I
C
C
C
I
S
56430.2022
.10037619
.
[
16]
S
.
K
ha
ki
a
nd
L
.
W
a
ng,
“
C
r
o
p
y
i
e
ld
pr
e
di
c
ti
o
n
us
in
g
d
e
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,
”
F
r
ont
ie
r
s
in
P
la
nt
Sc
ie
nc
e
,
vo
l.
10,
2019
,
do
i
:
10.3389/f
p
ls
.2019.00621
.
[
17]
S
.
K
ha
ki
,
L
.
W
a
ng, a
nd S
. A
r
c
h
o
nt
o
u
li
s
,
“
A
C
N
N
-
R
N
N
f
r
a
m
e
w
o
r
k
f
o
r
c
r
o
p
y
i
e
ld
pr
e
di
c
ti
o
n,
”
F
r
ont
ie
r
s
i
n
P
la
n
t
Sc
ie
nc
e
, vol
. 10,
2019
, do
i
:
10.3389/
f
pl
s
.2019.01750
.
[
18]
S
.
M
a
y
a
G
o
pa
lP
a
nd
R
.
B
ha
r
ga
v
i,
“
A
no
ve
l
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
e
f
f
ic
i
e
nt
c
r
o
p
y
i
e
ld
pr
e
di
c
ti
o
n,
”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
, v
ol
. 165, 2019
, d
o
i
:
10.1016/J
.C
O
M
P
A
G
.2019.10
496
8
.
[
19]
R
.
P
a
te
l,
“
C
r
o
p
y
i
e
ld
pr
e
di
c
ti
o
n
da
ta
s
e
t,
”
K
aggl
e
,
2021.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/ww
w
.ka
ggl
e
.
c
o
m/
da
ta
s
e
ts
/p
a
te
l
r
is
/c
r
o
p
-
y
i
e
ld
-
pr
e
di
c
ti
o
n
-
da
ta
s
e
t/
da
ta
.
.
[
20]
F
oo
d
a
nd
A
gr
i
c
ul
tu
r
e
O
r
ga
ni
z
a
ti
o
n
(
F
A
O
)
,
“
C
r
o
p
pr
o
du
c
ti
o
n,
y
i
e
ld
,
ha
r
ve
s
te
d
a
r
e
a
a
nd
pr
oc
e
s
s
e
d
(
G
l
o
ba
l
-
N
a
ti
o
na
l
-
A
nnua
l
-
F
A
O
S
T
A
T
)
,
”
2023.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/d
a
ta
.a
pp
s
.f
a
o
.
o
r
g/
c
a
ta
l
o
g/
da
ta
s
e
t/
c
r
o
p
-
p
r
o
duc
t
i
o
n
-
y
i
e
ld
-
ha
r
ve
s
te
d
-
a
r
e
a
-
a
nd
-
pr
oc
e
s
s
e
d
-
gl
o
ba
l
-
na
ti
o
na
l
-
a
nnua
l
-
f
a
o
s
ta
t
.
[
21]
F
oo
d
a
nd
A
gr
i
c
ul
tu
r
e
O
r
ga
ni
z
a
ti
o
n
(
F
A
O
)
,
“
A
ve
r
a
g
e
pr
e
c
i
pi
ta
ti
o
n
in
d
e
pt
h
(
mm
p
e
r
y
e
a
r
)
,
”
2023.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/d
a
ta
.w
o
r
ld
ba
nk.
o
r
g/
in
di
c
a
t
o
r
/AG
.
L
N
D
.P
R
C
P
.M
M
.
[
22]
R
.
J
a
in
,
G
.
D
ha
nd,
K
.
S
he
or
a
n,
a
nd
N
.
A
gga
r
w
a
l,
“
I
mp
o
r
ta
nc
e
of
da
ta
w
r
a
ngl
in
g
in
I
ndus
tr
y
4.0,
”
D
a
ta
W
r
a
ngl
in
g:
C
o
n
c
e
pt
s
,
A
ppl
ic
a
t
i
o
ns
a
nd
T
oo
ls
, pp. 109
–
121, 2023
.
[
23]
S
.
K
.
M
ukhi
y
a
a
nd
U
.
A
hme
d,
H
a
nds
-
o
n
e
x
pl
o
r
a
t
o
r
y
da
ta
a
na
l
y
s
is
w
it
h
P
y
th
o
n
:
p
e
r
f
o
r
m
E
D
A
t
e
c
hn
iq
ue
s
t
o
und
e
r
s
t
a
nd,
s
umm
a
r
iz
e
, a
nd i
n
ve
s
ti
ga
t
e
y
our
d
a
ta
. P
a
c
kt
P
ubl
is
hi
ng
L
td
., 20
20
.
[
24]
L
.
Y
u,
R
.
Z
h
o
u,
R
.
C
he
n,
a
nd
K
.
K
.
L
a
i,
“
M
is
s
in
g
da
ta
pr
e
p
r
oc
e
s
s
in
g
in
c
r
e
d
it
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n:
o
ne
-
h
o
t
e
n
c
o
di
ng
or
im
put
a
ti
on?
,
”
E
m
e
r
gi
ng M
ar
k
e
ts
F
in
anc
e
and T
r
ade
, v
ol
. 58, n
o
. 2, pp. 472
–
482, 2022
.
[
25]
H
ub
e
r
,
A
.
Y
us
hc
he
nk
o
,
B
.
S
tr
a
tm
a
nn,
a
nd
V
.
S
te
in
ha
g
e
,
“
E
xt
r
e
m
e
gr
a
di
e
nt
b
oo
s
ti
ng
f
o
r
y
i
e
ld
e
s
ti
ma
ti
o
n
c
o
mpa
r
e
d
w
it
h
de
e
p
le
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
v
o
l.
202,
no
.
107346,
2022
,
do
i
:
10.1016/j
.c
o
mpa
g.2022.107346
.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
R
i
c
h
a
rd
D
.
Ho
rti
zu
el
a
i
s
an
i
n
s
t
ru
c
t
o
r
at
t
h
e
Co
l
l
eg
e
o
f
C
o
m
p
u
t
i
n
g
St
u
d
i
e
s
,
I
l
o
c
o
s
Su
r
P
o
l
y
t
ech
n
i
c
St
at
e
Co
l
l
eg
e
,
Ph
i
l
i
p
p
i
n
e
s
.
H
e
h
o
l
d
s
a
m
as
t
e
r
’
s
d
e
g
r
ee
i
n
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
a
n
d
i
s
cu
rren
t
l
y
a
d
o
c
t
o
rat
e
s
t
u
d
e
n
t
at
t
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
t
h
e
C
o
rd
i
l
l
e
ras
,
Ph
i
l
i
p
p
i
n
e
s
,
s
p
ec
i
a
l
i
zi
n
g
i
n
I
n
fo
r
m
at
i
o
n
T
ech
n
o
l
o
g
y
.
H
i
s
re
s
e
ar
c
h
ar
e
as
are
w
e
b
d
ev
e
l
o
p
men
t
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
a
n
d
d
at
a
an
a
l
y
t
i
c
s
.
H
e
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
a
s
c
h
o
l
ar
o
f
t
h
e
D
e
p
art
men
t
o
f
S
c
i
en
ce
an
d
T
ech
n
o
l
o
g
y
u
n
d
e
r
t
h
e
ST
RA
N
D
-
N
p
ro
g
ra
m
an
d
w
as
al
s
o
a
g
ran
t
ee
o
f
t
h
e
s
ame
s
c
h
o
l
ars
h
i
p
p
ro
g
ra
m
d
u
r
i
n
g
h
i
s
m
as
t
e
r
’
s
s
t
u
d
i
e
s
at
Sai
n
t
L
o
u
i
s
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
Ph
i
l
i
p
p
i
n
e
s
.
H
e
h
as
al
s
o
p
u
b
l
i
s
h
e
d
r
e
s
e
ar
ch
art
i
cl
e
s
i
n
h
i
s
f
i
e
l
d
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
rd
h
o
rt
i
z
u
e
l
a
@
i
s
p
s
c
s
.
e
d
u
.
p
h
.
D
r.
T
h
e
l
m
a
D
.
P
a
l
a
o
a
g
d
i
r
ec
t
o
r
o
f
t
h
e
i
n
n
o
v
at
i
o
n
a
n
d
t
ech
n
o
l
o
g
y
t
ran
s
f
e
r
o
ffi
ce
o
f
t
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
t
h
e
Co
r
d
i
l
l
e
ras
,
i
s
a
v
i
s
i
o
n
ar
y
l
e
a
d
e
r,
a
cco
m
p
l
i
s
h
ed
r
e
s
e
ar
ch
e
r,
a
n
d
t
rai
l
b
l
aze
r
i
n
t
h
e
fi
el
d
o
f
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
(
I
T
).
W
i
t
h
an
u
n
w
a
v
e
ri
n
g
c
o
mmi
t
men
t
t
o
ad
v
an
ci
n
g
t
ec
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
fro
n
t
i
e
rs
,
s
h
e
h
as
d
ed
i
c
a
t
e
d
h
e
r
c
ar
ee
r
t
o
p
u
s
h
i
n
g
t
h
e
b
o
u
n
d
ar
i
e
s
o
f
I
T
re
s
e
ar
ch
a
n
d
f
o
s
t
e
ri
n
g
i
n
n
o
v
at
i
o
n
w
i
t
h
i
n
a
c
a
d
em
i
c
i
n
s
t
i
t
u
t
i
o
n
s
.
Sh
e
c
a
n
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
t
p
al
ao
ag
@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.