Die chronologische Liste zeigt aktuelle Veröffentlichungen aus dem Forschungsbetrieb der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf. Zuständig ist das Zentrum für Forschung und Wissenstransfer (ZFW).
Melanie Hohner ist Gartenbauingenieurin mit internationaler Erfahrung – und nun Chefin des Tropenhauses mit großen Plänen. Unter anderem will sie die Produktion ausbauen.
ChatGPT für die gärtnerische Praxis - Grüne Daumen und digitale Helfer (2024) Vortrag bei der Fachtagung Gartenbau 2024 in Landshut am 20. Februar 2024 am Agrarbildungszentrum Landshut-Schönbrunn .
ChatGPT: Braucht´s das in der Staudengärtnerei ? (2024) Wintertagung Bund deutscher Staudengärtner (BdS) am 15. Februar 2024 in Grünberg an der Bildungsstätte Gartenbau .
Josef Eiglsperger,
Prof. Dr. Florian Haselbeck,
Viola Stiele,
Claudia Guadarrama Serrano,
Kelly Lim-Trinh,
Prof. Dr. Klaus Menrad,
Prof. Dr. Thomas Hannus,
Prof. Dr. Dominik Grimm
Accurately forecasting demand is a potential competitive advantage, especially when dealing with perishable products. The multi-billion dollar horticultural industry is highly affected by perishability, but has received limited attention in forecasting research. In this paper, we analyze the applicability of general compared to dataset-specific predictors, as well as the influence of external information and online model update schemes. We employ a heterogeneous set of horticultural data, three classical, and twelve machine learning-based forecasting approaches. Our results show a superiority of multivariate machine learning methods, in particular the ensemble learner XGBoost. These advantages highlight the importance of external factors, with the feature set containing statistical, calendrical, and weather-related features leading to the most robust performance. We further observe that a general model is unable to capture the heterogeneity of the data and is outperformed by dataset-specific predictors. Moreover, frequent model updates have a negligible impact on forecasting quality, allowing long-term forecasting without significant performance degradation.
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