Predicción de humedad y temperatura en invernaderos usando métodos de optimización para conjuntos difusoh

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.

• Autores: Vanegas Ayala, Sebastian Camilo; Capera Quintana, Jonathan Steven
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/25654
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/25654
• Palabra clave: Predicción; Optimización; Invernadero; Conjunto Difuso; Humedad; Temperatura; Prediction; Optimization; Greenhouse; Fuzzy Set; Humidity; Temperature
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional