Gonzalo Ruiz

Modelo basado en redes neuronales artificiales para el cálculo de parámetros ambientales en el proceso de curado del tabaco

Se presenta un modelo basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) para las variables ambientales relativas al proceso de curado de Tabaco. Una RNA de ajuste se empleo para estimar y predecir la temperatura y la humedad relativa en el interior del secadero de tabaco: la estimacion consiste en calcular el valor de estas variables en diferentes localizaciones del interior del secadero y la prediccion consiste en vaticinar el valor de dichas variables con diferentes horizontes temporales. El modelo propuesto ha sido validado con datos de temperatura y humedad relativa adquiridos de un secadero de tabaco real utilizando una red de sensores inalambricos (wireless sensor network, WSN). Por una parte, en la etapa de estimacion se consiguio un error inferior al 2%, calculando la temperatura en funcion de la temperatura y la humedad relativa en otros puntos del secadero. Por otra parte, en la etapa de prediccion se consiguio un error 1,5 veces inferior al obtenido con un metodo basado en interpolacion, calculando la temperatura futura en el interior de la masa de tabaco con horizontes de prediccion superiores a 2,5 horas a partir del valor actual y los valores anteriores de dicha variable. Los resultados muestran que los modelos basados en RNA se pueden utilizar para mejorar el proceso de curado del tabaco porque el valor de las variables ambientales relacionadas se puede predecir en instantes futuros cercanos y se puede estimar en otras localizaciones con errores pequenos utilizando este tipo de modelos