Title: Redes Neuronales para el Control de Temperatura y Humedad en un invernadero de tomate

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Conference: Congreso Interdisciplinario de Energías Renovables - Mantenimiento Industrial - Mecatrónica e Informática Booklets RENIECYT - LATINDEX - Research Gate - DULCINEA - CLASE - Sudoc - HISPANA -
Conference: Congreso Interdisciplinario de Energías Renovables - Mantenimiento Industrial - Mecatrónica e Informática Booklets RENIECYT - LATINDEX - Research Gate - DULCINEA - CLASE - Sudoc - HISPANA - SHERPA UNIVERSIA - E-Revistas - Google Scholar DOI - REBID - Mendeley - DIALNET - ROAD - ORCID Title: Redes Neuronales para el Control de Temperatura y Humedad en un invernadero de tomate Author: Maricela MORALES HERNÁNDEZ Editorial label ECORFAN: BCIERMIMI Control Number: BCIERMIMI Classification (2017): Pages: 19 Mail: RNA: ECORFAN-México, S.C Itzopan Street La Florida, Ecatepec Municipality Mexico State, Zipcode Phone: Skype: ecorfan-mexico.s.c. CONTENIDO 1. Introducción 2. Hipótesis 3. Metodología 4. Desarrollo 5. Resultados 6. Conclusiones 7. Trabajos futuros 1. Introducción Breve reseña del trabajo Primera etapa: Elaboración del prototipo basado en RNA Marco teórico Redes Neuronales Artificiales Correlación Segunda etapa: Entrenamiento de la RNA y selección de la mejor configuración Tercera etapa: Puesta en marcha del prototipo en un invernadero en producción 2. Hipótesis Las predicciones de temperatura y humedad dentro de un invernadero de tomate realizadas por un prototipo basado en Red Neuronal Artificial se acercan a los valores reales al menos en un 80 %. 3. Metodología. Método experimental con enfoque cuantitativo. Recolección de datos a través de experimentos. Técnica estadística de correlación para contrastar datos reales contra datos de las predicciones. También a través de la correlación se determinó la relación entre las variables temperatura y humedad relativa en el ambiente del invernadero. 4. Desarrollo Investigación previa sobre agricultura protegida en la región de los Valles Centrales del estado de Oaxaca. Tipos de cultivo en la región de Valles Centrales No. Tipo de Cultivo 1 Tomate rojo (Jitomate) 2 No disponible 3 Chile de agua 4 Chile verde 5 Flores 6 Sin cultivo 7 Tomate de cascara (miltomate) 8 Ejote 9 Lilis 10 Crisantemo Instalación y configuración de la RNA en un invernadero de tomate en producción para la recolección de datos El invernadero seleccionado, se encuentra en la comunidad de San Andrés Ixtlahuaca, la cual se localiza en la parte central del estado, en la región de los Valles Centrales, perteneciente al distrito del Centro. Se ubica en las coordenadas 96 49' longitud oeste, 17 04' latitud norte y a una altura de 1,620 metros sobre el nivel del mar. Tiene una superficie total de kilómetros cuadrados. Su clima es templado con lluvias en verano El invernadero donde se trabajó con el prototipo tiene las siguientes características acorde con las recomendaciones de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación. Estructura de invernadero con ventila central fija Ventana cenital manual Ventana perimetral manual Sistema de riego localizado con eyección de fertilizante manual Apto para climas templados y fríos Dependiendo de la región del país resisten vientos de 80 a 120 km/hr Imagen del invernadero. La configuración de la Red Neuronal que se eligió para los experimentos es la siguiente: Datos: Cantidad total de datos: 2907 Cantidad de datos utilizados para entrenamiento: 1500 Cantidad de datos utilizados para validación: 1407 Cantidad relativa de datos utilizados para entrenamiento: 55 % Cantidad relativa de datos utilizados para validación: 45% Fecha de inicio del conjunto de datos: 16/01/2017 Fecha de término del conjunto de datos: 06/03/2017 Intervalo de minutos utilizado: 10 min Formato de los datos obtenidos por el prototipo. Fecha Hora 14 Minuto 6 Temperatura Exterior 28 Humedad Exterior 20 Humedad Interior 18 Temperatura Interior 31 Sin embargo, es necesario normalizar los datos de entrada, ya que de lo contrario tendrán un efecto adicional sobre la neurona, dando lugar a decisiones incorrectas debido a los diferentes órdenes de magnitud (Parfenovich, 2014). La fórmula que se aplicó para normalizar los datos es la siguiente: Valores máximos y mínimos de los datos obtenidos por el prototipo Variable Máximo Mínimo Hora 23 0 Minuto 59 0 Temperatura 40 0 Humedad 95 11 RESULTADOS ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' Temperatura y humedad Correlación que existe entre las predicciones de temperatura y humedad interna del invernadero Fechas de los datos recolectados Temperatura Humedad Correlación de los datos reales con las predicciones de la temperatura TEMÉRATRA REAL PREDICCIONES 00:00 00:30 01:00 01:30 02:00 02:30 03:00 03:30 04:00 04:30 05:00 05:30 06:00 06:30 07:00 07:30 08:01 08:31 09:01 09:31 10:01 10:31 11:01 11:30 12:01 12:31 13:01 13:31 14:01 14:31 15:01 15:31 16:01 16:31 17:01 17:32 18:02 18:32 19:02 19:32 20:02 20:32 21:02 21:32 22:02 22:32 23:02 23:32 Tempereatura Predicciones de temperatura obtenidas por el modelo estadístico para el día 20 de enero del Horas Temperatura real Predicciones Conclusiones La hipótesis planteada al inicio de la investigación fue comprobada con los resultados obtenidos. El prototipo basado en RNA predijo la temperatura interna del invernadero con una aproximación a los datos reales de casi un 90%. Las predicciones hechas a través del modelo estadístico tuvieron un 80 % de aproximación a los datos reales. Se concluye que la aplicación que se le ha dado a la RNA para predecir temperatura y humedad dentro de un invernadero es útil y es confiable. Se sugiere un entrenamiento del prototipo a lo largo de todo un año para poder censar datos de las cuatro estaciones del año. Un hallazgo importante fue que a pesar de que un invernadero es un ambiente controlado, no se tienen los valores deseables de temperatura y humedad en el cultivo del jitomate, lo cual representa una oportunidad de mejora para el agricultor. El cálculo del costo del prototipo aún está en desarrollo, ya que se está trabajando en sustituir algunos componentes que puedan optimizar el costo. 7. Trabajos futuros Autonomía en un sistema que incluya al prototipo, y una fuente de energía renovable como la luz solar. Agregar al sistema componentes de comunicación que envíen alertas a los agricultores cuando se sobrepasen los umbrales aceptables de temperatura y humedad. Agregar al prototipo otras variables como puede ser: nutrientes de la tierra, tiempos de cultivo, polinización, entre otras; y así crear un sistema más completo. ECORFAN ECORFAN-Mexico, S.C. No part of this document covered by the Federal Copyright Law may be reproduced, transmitted or used in any form or medium, whether graphic, electronic or mechanical, including but not limited to the following: Citations in articles and comments Bibliographical, compilation of radio or electronic journalistic data. For the effects of articles 13, 162,163 fraction I, 164 fraction I, 168, 169,209 fraction III and other relative of the Federal Law of Copyright. Violations: Be forced to prosecute under Mexican copyright law. The use of general descriptive names, registered names, trademarks, in this publication do not imply, uniformly in the absence of a specific statement, that such names are exempt from the relevant protector in laws and regulations of Mexico and therefore free for General use of the international scientific community. BCIERMIMI is part of the media of ECORFAN-Mexico, S.C., E: F: 008- ( booklets) 2017 Rights Reserved ECORFAN,S.C. (ECORFAN -Mexico-Bolivia-Spain-Ecuador-Cameroon-Colombia-Cuba-Salvador-Guatemala-Nicaragua-Peru-Paraguay-Democratic Republic of Congo)
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