Redes Neuronales Artificiales: factores que determinan la cosecha de caña en la industria azucarera.// Artificial Neural Networks: factors that determine the cane harvest in a sugar industry.

Abstract

La investigación muestra lo importante de las redes neuronales artificiales dentro de la industria azucarera, como una herramienta útil para la predicción del cultivo de la caña de azúcar, tomando como entradas la información climatológica: temperaturas máximas y mínimas, oscilación térmica, precipitaciones, heliofanía, humedad relativa, evaporación y hectáreas de los cultivos sembrados, para obtener una salida: toneladas de caña. Se desarrolló una herramienta de trabajo predictiva con resultados confiables, comparados con métodos tradicionales utilizados, como los aforos de expertos para la cosecha de la caña de azúcar. Se analizó la base de datos histórica de la organización, mediante un software MATLAB, herramienta matemática, que ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con lenguaje M de programación propio. La investigación se desarrolló en Compañía Azucarera Valdez S.A. Ubicada en la Ciudad de Milagro-Provincia del Guayas-Ecuador.AbstractThe research shows the importance of artificial neural networks within the sugar industry, as a useful tool for the prediction of the cultivation of sugarcane, taking as input the climatological information: maximum and minimum temperatures, thermal oscillation, rainfall, heliophany, relative humidity, evaporation and hectares of crops planted, to obtain tons of cane as an output. A predictive work tool with reliable results was developed, compared with traditional methods used, such as expert assessment for sugarcane harvesting. The historical database of the organization was analyzed through MATLAB software, a mathematical tool which offers an integrated development environment (IDE) with its own M programming language. The research was developed at Compañía Azucarera Valdez S.A. located in the City of Milagro-Province of Guayas-Ecuador.