SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.2 número3Biofertilización de café orgánico en etapa de vivero en Chiapas, MéxicoEfectos de condición del fruto y temperatura de almacenamiento en la calidad de granada roja índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Artículo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Revista mexicana de ciencias agrícolas

versión impresa ISSN 2007-0934

Resumen

CERVANTES-OSORNIO, Rocío; ARTEAGA-RAMIREZ, Ramón; VAZQUEZ-PENA, Mario Alberto  y  QUEVEDO-NOLASCO, Abel. Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia. Rev. Mex. Cienc. Agríc [online]. 2011, vol.2, n.3, pp. 433-447. ISSN 2007-0934.

Las redes neuronales artificiales representan un vasto campo de investigación, puesto que han demostrado tener aplicación en varios campos de la ciencia, su capacidad de lidiar con no linealidades en diversos fenómenos, y los diferentes trabajos realizados en la estimación y/o pronóstico para predecir variables climáticas, que inciden directa e indirectamente en la evapotranspiración de referencia y la propia evapotranspiración ha originado el desarrollo de este trabajo. El objetivo fue presentar una revisión de literatura sobre redes neuronales artificiales, para la estimación de la evapotranspiración de referencia y variables relacionadas, que incluye: la teoría y fundamentos de las redes neuronales artificiales y el algoritmo backpropagation; algunas similitudes y diferencias entre los modelos estadísticos tradicionales y las redes neuronales artificiales; aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia; y variables que se asocian con las perspectivas de las redes neuronales artificiales en la predicción de variables agroclimáticas. Las redes neuronales artificiales estáticas multicapa, son hasta ahora las más comunes en la estimación de evapotranspiración de referencia, y se vislumbra un cambio en la tendencia de aplicar redes neuronales artificiales de tipo dinámico.

Palabras llave : modelos; predicción; variables meteorológicas.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License