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.
Wenn das Postfach überläuft (2003) GB - das Magazin für Zierpflanzenbau, 5 .
Viola Stiele
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Georg Ohmayer
Barcode-gestützte Arbeitszeiterfassung zur betriebsspezifischen Kulturkalkulation (2003) Berichte der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, Band 16, 146-149 .
Zur Identifizierung von Erfolgsfaktoren und Hemmnissen werden im Projekt BIOWER ausgewählteÖko-Modell- und Bio-Musterregionen (ÖMRs) Baden-Württembergs, Bayernsund Hessens untersucht und müssen zur Auswahl entsprechend charakterisiert werden, umeine ausreichende Varianz der Untersuchungsregionen zu erhalten. Dafür wurde eine Datenbankentwickelt, mit der den ÖMRs statistische Daten der Land- und Raumplanung zugeordnetwerden konnten. Die Ergebnisse, wie auch die statistisch abgesicherten Einflussfaktoren,haben Eingang in eine visualisierte Charakterisierungs-Matrix gefunden. Die Matrixbildete die Grundlage für die Auswahl variierender ÖMRs. Zusätzlich konnten so ÖMRsidentifiziert werden, die sich entgegen positiver oder negativer Einflussfaktoren entwickelthaben.
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Viola Stiele
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Georg Ohmayer
Gartenbau-Software aus Weihenstephan (2003) GIL-Tagung vom 15.-17.9.03 in Göttingen .
Öko-Modell- und Bio-Musterregionen (ÖMRs) sollen in ganz Deutschland die heimische Nachfrage nach ökologischen Lebensmitteln insgesamt, und die regionale Produktion im Besonderen, stärken. Eine Umfrage unter den Managerinnen und Managern von ÖMRs, durchgeführt im Rahmen des Projekts BIOWER der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf, eruierte allgemeine Strukturdaten, Ziele, Umsetzungsmöglichkeiten und Einflussfaktoren auf die ÖMRs und deren Management. Die Umfrage wurde im Juni/Juli 2024 unter 109 Managerinnen und Managern der 75 ÖMRs in Baden-Württemberg, Bayern, Hessen, Niedersachsen und Nordrhein-Westfalen durchgeführt. Die Ergebnisse liefern Einblicke in die Ziele und Charakteristika von ÖMRs, die Aufgabenbereiche des ÖMR-Managements sowie in förderliche und hemmende Rahmenfaktoren. Die gewonnenen Ergebnisse können als Grundlage für die Weiterentwicklung und Optimierung bestehender Strukturen dienen, um Bio-regionale Wertschöpfungsketten weiter zu fördern und zu stärken.
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Viola Stiele
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Rieke Voigt
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Ulrixch Enneking
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Thomas Hannus
Auch im Jahr 2025/2026 wird wieder eine Berufsfeldanalyse Gartenbau unter den Absolventinnen und Absolventen der Studiengänge (Bachelor und Master) im Berufsfeld Gartenbau durchgeführt.
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Die HSWT bearbeitet in der SMART-vhb Förderrunde 2024/2025 insgesamt 29 Kurse an mehreren Fakultäten und erstellt kleinteilige digitale Lernangebote, die bayernweit von Lehrenden an den …
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