Modelo de inferencia difusa evolutivo aplicado al pronóstico no estacionario de humedad interna en invernaderos (2024)
La agricultura en invernaderos automatizados constituye una herramienta para el desarrollo de cultivos con altos índices de rendimiento y calidad, que implica una gestión correcta de las variables climáticas internas mediante modelos de predicción y control. La existencia de perturbaciones medibles pero incontrolables que caracteriza el fenómeno no estacionario de las variables, exige modelos que puedan evolucionar y adaptarse a este tipo de comportamientos. Este documento presenta los resultados del desarrollo del proyecto de investigación doctoral en el que se construye un modelo de inferencia difusa evolutivo para el pronóstico del comportamiento no estacionario de la humedad relativa interna en invernaderos para cultivos de ciclo corto, proporcionando un ajuste dinámico de los parámetros del sistema a través del tiempo. La metodología aplicada se conforma de tres etapas: la primera, el análisis de datos a partir del proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) que se aplica en la minería de datos, la segunda, la definición de la estructura del modelo a partir de una revisión sistemática de propuestas usando la metodología PRISMA, y por último, la elaboración del modelo a partir de técnicas de desarrollo basadas en prototipos. Como despliegue se presenta un software en ambiente web, basado en el desarrollo de diversas estructuras de sistemas de inferencia difusa evolutivos, que combinan sistemas tipo Mamdani optimizados con algoritmo híbrido y manejo de valores faltantes, que obtienen resultados con altos niveles de interpretación y precisión donde el porcentaje de efectividad es del 92.41%, para facilitar el seguimiento y control de personas interesadas en el pronóstico de humedad relativa interna en invernaderos para cultivos de ciclo corto.