Revista ELECTRO
Vol. 45 – Año 2023
Artículo
TÍTULO
Comparación de Configuraciones de Redes Neuronales en un Cultivo de Stevia Utilizando como Variable de Salida la Temperatura
AUTORES
Fátima Adriana Romero Velazco, Noel García Díaz, Víctor Hugo Castillo Topete, Ana Claudia Ruiz Tadeo, Jesús Alberto Verduzco Ramírez
RESUMEN
La stevia es una planta originaria de Sudamérica que se ha convertido en una alternativa al azúcar debido a su dulzor natural y bajo contenido de calorías. Predecir la Temperatura de un cultivo Stevia contribuirá en el desarrollo óptimo de la planta, tanto en el crecimiento como en nutrientes. Se implementó un modelo con las configuraciones de 3 y 6 variables de redes neuronales del tipo perceptrón multicapa para el análisis de variables con los que se trabajó y determinó la temperatura adecuada del cultivo . Las variables son pH, Temperatura, Humedad, Conductividad, Nitrógeno, Fósforo y Potasio. Se compararon las configuraciones del modelo, en el que se demostró que la configuración 1 con 3 variables fue mucho mejor que el de 6 variables. Estos resultados so n útiles para los agricultores al brindarles una herramienta adicional para tomar decisiones informadas sobre el manejo del cultivo, optimización de los recursos y su producción.
Palabras Clave: Redes Neuronales, Cultivo, Inteligencia Artificial, Stevia.
ABSTRACT
Stevia is a plant native to South America that has become an alternative to sugar due to its natural sweetness and low calorie content. Predicting the temperature of a Stevia crop will contribute to the optimal development of the plant, both in g rowth and nutrients. A model was implemented with the configurations of 3 and 6 variables of neural networks of the multilayer perceptron type for the analysis of variables with which we worked and determined the appropriate temperature of the crop. The va riables are pH, Temperature, Humidity, Conductivity, Nitrogen, Phosphorus and Potassium. The configurations of the model were compared, in which it was shown that configuration 1 with 3 variables was much better than that of 6 variables. These results are useful for farmers by providing them with an additional tool to make informed decisions about crop management, resource optimization and production.
Keywords: Neural Networks, Cultivation, Artificial Intelligence, Stevia.
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CITAR COMO:
Fátima Adriana Romero Velazco, Noel García Díaz, Víctor Hugo Castillo Topete, Ana Claudia Ruiz Tadeo, Jesús Alberto Verduzco Ramírez, "Comparación de Configuraciones de Redes Neuronales en un Cultivo de Stevia Utilizando como Variable de Salida la Temperatura", Revista ELECTRO, Vol. 45, 2023, pp.154-158.
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