Browsing by Author "Cárdenas Quinapaxi, Silvia Carolina"

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    Modelo basado en machine learning para la predicción de variables empleadas en el secado de semilla en horno microondas
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)., 2019-08) Cárdenas Quinapaxi, Silvia Carolina; Vela Pérez, Vanessa Estefanía; Bravo Mullo, Silvia Jeaneth
    El secado de semillas implica la reducción del contenido de humedad a niveles recomendados, utilizando técnicas que no deterioren su viabilidad, eviten el deterioro, calentamiento e infestación durante su almacenamiento. El presente proyecto, se basa en desarrollar un modelo basado en Machine Learning para la predicción de las variables utilizadas en el secado de semillas, ya que no existe un modelo relacionado a este tipo de investigación, por ende no se puede obtener un buen rendimiento en el secado, lo cual se invierte recursos de tiempo, económicos y materiales. Para el desarrollo del proceso de predicción se utilizaron técnicas predictivas como son: Redes Neuronales y Árboles de decisión, además, se empleó una metodología que involucra el método experimental y de prototipo. Adicionalmente, se utilizó el lenguaje de programación Python con la herramienta Skylearn, esta última herramienta permitió emplear la red neuronal MLPRegressor, la misma que fue calibrada con la siguiente característica principal, es decir se empleó 5 capas de entrada y 5 capas de salida, de igual manera para la predicción con árboles de decisión se empleó RandomForestRegressor, la misma que se calibró bajo la característica principal que en este caso fue el empleo de 10 estimadores y un estado aleatorio de 42. MLPRegressor alcanzó las siguientes predicciones, para el tiempo de secado: 99.18%, consumo de energía: 98.17% y tasa de germinación: 78.18%, mientras que con RandomForestRegressor se alcanzó las siguientes predicciones, para el tiempo de secado: 99.18%, consumo de energía: 99.17% y tasa de germinación: 88.72%. Los modelos generados fueron evaluados mediante la precisión del modelo logrando un porcentaje más alto del 95.47%, por lo tanto, el empleo de estas herramientas permitió obtener resultados óptimos en la predicción de las variables de tiempo de secado, consumo de energía y tasa de germinación, que ayudan a reducir, ahorrar tiempo y recursos.