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

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dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.authorGomez Castellanos, Maria Alejandra
dc.date.accessioned2023-04-06T04:07:30Z
dc.date.available2023
dc.date.available2023-04-06T04:07:30Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEl 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.
dc.description.abstractenglishThe main objective of this research work is the optimization of a neural network model for the prediction of agricultural performance of a cocoa crop through the application of methods of selection and engineering of characteristics and the application of a two search algorithms, one of them the algorithm of exhaustive search and the application of the genetic algorithm to determine the hyperparameters (function of activation, solver, number of neurons in the hidden layer, momentum and rate of learning) of the artificial neural network (Multilayer Perceptron). For the main objective we propose the comparison of two network models, the first one without selection and engineering of characteristics and with an established architecture to trial and error by the authors of the project based on the literature review, and the second model with the application of methods of selection and engineering of characteristics and the architecture based on the results of the adaptive search performed by the search algorithm (genetic algorithm), in order to obtain a better adjustment or coefficient of determination in the second model of the neural network artificial. It should be noted that the data subject to the study were obtained during the period between 2015 and 2017 of an experimental cocoa crop located at the Santander Switzerland Research Center.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13539
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAgricultura
dc.subjectRedes Neuronales Artificiales
dc.subjectOptimización De Parámetros
dc.subjectSelección E Ingeniería De Características
dc.subjectPredicción
dc.subject.keywordAgriculture
dc.subject.keywordArtificial Neural Networks
dc.subject.keywordParameters Optimization
dc.subject.keywordSelection And Feature Engineering
dc.subject.keywordPrediction.
dc.titleOptimizacion 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
dc.title.englishParameters optimization in artificial neural networks for cocoa yield prediction using selection and feature engineering. *
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Industrial