Technology Rain Journal

Diseño de una herramienta para predecir la producción anual de caña de azúcar utilizando redes neuronales artificiales

Kevin Gabriel Castillo Villegas

Universidad Nacional de Chimborazo

https://orcid.org/0009-0004-1688-5613

Juan Carlos Concha Arrieta

Universidad Nacional de Chimborazo

https://orcid.org/0000-0001-9578-7704

DOI: https://doi.org/10.55204/trj.v4i1.e66

Palabras clave: Artificial neural networks, Agricultural production, Sugarcane, Crop forecasting

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Resumen

El presente estudio propone el diseño de una herramienta predictiva basada en redes neuronales artificiales para estimar la producción anual de caña de azúcar. La producción de caña de azúcar está sujeta a múltiples variables que dificultan su predicción precisa mediante métodos tradicionales. Se recopilaron datos históricos de producción de caña de azúcar proporcionada por la industria Valdez S.A, junto con variables climáticas: temperaturas máximas y mínimas, oscilación térmica, precipitaciones, heliofanía, humedad relativa, evaporación.

Se diseñó una red neuronal de tipo Cascade forward backprop, la función de entrenamiento Trainbfg, con dos capas ocultas y diez neuronas, implementada en MATLAB utilizando bibliotecas TensorFlow y Keras. Los resultados muestran que el modelo alcanzó una precisión del 90.0% en la predicción de producción anual, superando significativamente métodos estadísticos convencionales. Esto permite a productores tomar decisiones sobre siembra y cosecha, contribuyendo a optimizar recursos y mitigar riesgos asociados a la variabilidad productiva del cultivo.

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