Técnicas de minería de datos para la reducción de costos en la automatización del proceso de cultivo de tilapia.
La inversión económica en tecnología dificulta la automatización de los procesos de las personas dedicadas a actividades agrícolas, ganaderas o pesqueras, debido principalmente al precio elevado de algunos sensores utilizados. En las instalaciones del Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario...
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://mdi.uanl.mx/index.php/revista/article/view/208 |
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| author | Coronado Arjona, Manuel Alejandro Perera Collí, Miguel Ángel Perera Collí Bianchi Rosado, Víctor Manuel Matú Sansores, Mariano de Jesús Cohuo Ávila, Miguel Ángel |
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| collection | Artículos de Revistas UANL |
| description | La inversión económica en tecnología dificulta la automatización de los procesos de las personas dedicadas a actividades agrícolas, ganaderas o pesqueras, debido principalmente al precio elevado de algunos sensores utilizados. En las instalaciones del Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario No. 14 se realizó la automatización del proceso de cultivo de tilapia con el objetivo de evaluar la ganancia en el peso y tamaño de esta especie usando un sistema mecanizado frente al sistema tradicional. Las variables físicas y químicas que influyen en el desarrollo biológico de estos peces son diversas; sin embargo, el oxígeno disuelto (OD) es el factor que mayor relevancia tiene en el proceso de cultivo.Desafortunadamente, el costo del sensor requerido para este proceso es caro. Por esta razón se utilizaron técnicas de minería de datos con el fin de determinar un modelo que permita predecir los niveles de oxígeno disuelto a partir de los valores obtenidos por los sensores de turbidez, temperatura y potencial de hidrógeno (pH). Las técnicas utilizadas para este estudio fueron los algoritmos de perceptrón multicapa, M5P y regresión lineal. El modelo matemático que se obtenga permitirá pronosticar el grado del OD sin la necesidad de contar con el sensor correspondiente. El impacto radica en que el modelo podría ser extrapolado a otros proyectos de automatización similares reduciendo con ello sus costos de inversión. |
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| physical | Multidisciplinas de la Ingeniería; Vol. 7 Núm. 09 (2019): Mayo - Octubre 2019; 1-9 2395-843X |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad Autónoma de Nuevo León |
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| spelling | mdi-article-2082024-02-01T01:32:50Z Data mining techniques for the reduction of costs in the automation of the tilapia cultivation processdata mining techniques for the reduction of costs in the automation of the tilapia cultivation process. Técnicas de minería de datos para la reducción de costos en la automatización del proceso de cultivo de tilapia. Coronado Arjona, Manuel Alejandro Perera Collí, Miguel Ángel Perera Collí Bianchi Rosado, Víctor Manuel Matú Sansores, Mariano de Jesús Cohuo Ávila, Miguel Ángel Arduino Automatización Calidad del agua Minería de datos Arduino Automation Water quality Data mining The economic investment in technology hinders the automation of the processes of people engaged in agricultural, livestock or fishing activities, mainly due to the high price of some sensors used. In the facilities of the Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario No. 14, the automation of the tilapia cultivation process was carried out in order to evaluate the gain in the weight and size of this species using a mechanized system versus the traditional system. The physical and chemical variables that influence the biological development of these fish are diverse; however, dissolved oxygen (DO) is the most important factor in the cultivation process. Unfortunately, the cost of the sensor required for this process is expensive. For this reason, data mining techniques were used in order to determine a model that allows predicting the levels of dissolved oxygen from the values obtained by turbidity, temperature and hydrogen potential (pH) sensors. The techniques used for this study were multilayer perceptron algorithms, M5P and linear regression. The mathematical model obtained will allow predicting the degree of the DO without the need to have the corresponding sensor. The impact is that the model could be extrapolated to other similar automation projects, thereby reducing its investment costs. La inversión económica en tecnología dificulta la automatización de los procesos de las personas dedicadas a actividades agrícolas, ganaderas o pesqueras, debido principalmente al precio elevado de algunos sensores utilizados. En las instalaciones del Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario No. 14 se realizó la automatización del proceso de cultivo de tilapia con el objetivo de evaluar la ganancia en el peso y tamaño de esta especie usando un sistema mecanizado frente al sistema tradicional. Las variables físicas y químicas que influyen en el desarrollo biológico de estos peces son diversas; sin embargo, el oxígeno disuelto (OD) es el factor que mayor relevancia tiene en el proceso de cultivo.Desafortunadamente, el costo del sensor requerido para este proceso es caro. Por esta razón se utilizaron técnicas de minería de datos con el fin de determinar un modelo que permita predecir los niveles de oxígeno disuelto a partir de los valores obtenidos por los sensores de turbidez, temperatura y potencial de hidrógeno (pH). Las técnicas utilizadas para este estudio fueron los algoritmos de perceptrón multicapa, M5P y regresión lineal. El modelo matemático que se obtenga permitirá pronosticar el grado del OD sin la necesidad de contar con el sensor correspondiente. El impacto radica en que el modelo podría ser extrapolado a otros proyectos de automatización similares reduciendo con ello sus costos de inversión. Universidad Autónoma de Nuevo León 2023-12-14 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://mdi.uanl.mx/index.php/revista/article/view/208 10.29105/mdi.v7i09.208 Multidisciplinas de la Ingeniería; Vol. 7 Núm. 09 (2019): Mayo - Octubre 2019; 1-9 2395-843X spa https://mdi.uanl.mx/index.php/revista/article/view/208/177 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
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