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Optimizacion de parametros en redes neuronales artificiales para la prediccion del rendimiento agricula de cultivos de cacao mediante metodos de seleccion e ingenieria de caracteristicas / maria alejandra gomez castellanos ; director henry lamos diaz

Resumen

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal la optimización de un modelo de red neuronal para la predicción de rendimiento agrícola de un cultivo de cacao mediante la aplicación de métodos de selección e ingeniería de características y la aplicación de un dos algoritmos de búsqueda, uno de ellos el algoritmo de búsqueda exhaustiva y la aplicación del algoritmo genético para determinar los hiperparámetros (función de activación, solver, número de neuronas en la capa oculta, momentum y tasa de aprendizaje) adecuados de la red neuronal artificicial (Perceptrón Multicapa). Para el objetivo principal se propone la comparación de dos modelos de red, el primero sin selección e ingeniería de características y con una arquitectura establecida a prueba y error por los autores del proyecto basados en la revisión de literatura realizada, y el segundo modelo con la aplicación de métodos de selección e ingeniería de características y la arquitectura basada en los resultados de la búsqueda adaptativa que realiza el algoritmo de búsqueda (algoritmo genético), con la finalidad de obtener un mejor ajuste o coeficiente de determinación en el segundo modelo de red neuronal artificial. Cabe resaltar que los datos sujetos al estudio fueron obtenidos durante el periodo entre 2015 y 2017 de un cultivo experimental de cacao ubicado en el centro de Investigación la Suiza Santander.