Resumen

LOPEZ-CRUZ, Irineo L.  y  HERNANDEZ-LARRAGOITI, Leopoldo. Modelos neuro-difusos para temperatura y humedad del aire en invernaderos tipo cenital y capilla en el centro de México. Agrociencia [online]. 2010, vol.44, n.7, pp.791-805. ISSN 2521-9766.

En la producción de hortalizas en invernadero es importante optimizar y controlar el manejo del ambiente usando modelos dinámicos. El desarrollo y uso de modelos mecanicistas es costoso y requiere mucho tiempo. Los modelos de caja negra, basados en mediciones de entradas y salidas, son un enfoque prometedor para estudiar sistemas complejos y no-lineales. En la presente investigación se estudiaron y generaron modelos neuro-difusos para predecir el comportamiento de la temperatura y la humedad relativa del aire dentro de dos invernaderos. Las variables de entrada fueron: la temperatura, la humedad relativa, la radiación solar global y la velocidad y dirección del viento, medidas fuera del invernadero. Las variables de salida fueron la temperatura y la humedad del aire medidas dentro del invernadero. El tiempo de muestreo fue cada minuto. Se generaron varios modelos neuro-difusos para la temperatura y la humedad, usando el modelo neuro-difuso ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy training of Sugeno-type Inference System), disponible en el Fuzzy Logic Toolbox de Matlab. Los métodos de partición de rejilla y agrupamiento sustractivo se usaron para generar el sistema de inferencia difuso. Se analizaron varias particiones empíricas de los datos, tres tipos de funciones de membresía (Gaussiana, Campana generalizada y Trapezoidal), así como las funciones de membresía de salida constante y lineal. Además se probaron varias épocas de entrenamiento. Se usaron dos conjuntos de datos recolectados en dos invernaderos con ventilación natural, localizados en la Universidad Autónoma Chapingo y la Universidad Autónoma de Querétaro. El análisis de los resultados mostró que los modelos neuro-difusos predicen aceptablemente el comportamiento del clima dentro del invernadero.

Palabras llave : ANFIS; ambiente controlado; control óptimo; modelos de caja negra.

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