Predicción de humedad y temperatura en invernaderos usando métodos de optimización para conjuntos difusoh
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2020-04-17
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Descripción
Este documento presenta los resultados de un modelo de predicción de humedad y temperatura en invernaderos usando conjuntos difusos optimizando sus parámetros mediante métodos heurísticos, como algoritmos genéticos, y métodos exactos como Cuasi-Newton. Se implementan 4 modelos de conjuntos difusos para optimización en los entornos de ambiente e invernadero y comprende la obtención de un prototipo software que, a través de un conjunto de datos de entrada usando valores de temperatura y humedad correspondientes a 48 horas de medición, pueda establecer la predicción de los valores de las 24 horas posteriores al punto de control y poder determinar la dinámica del sistema.
Resumen
This document presents the results of a humidity and temperature prediction model in greenhouses using fuzzy sets optimizing its parameters using heuristic methods, such as genetic algorithms, and exact methods such as Quasi-Newton. 4 models of fuzzy sets for optimization in the environment and greenhouse environments are implemented and involves obtaining a software prototype that, through a set of input data using temperature and humidity values corresponding to 48 hours of measurement, can establish the prediction of the values of the 24 hours after the control point and to determine the dynamics of the system.
Palabras clave
Predicción, Optimización, Invernadero, Conjunto Difuso, Humedad, Temperatura