Examinando por Autor "Villarroel Molina, Ricardo Rafael"
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Ítem Acceso Abierto Pronóstico del rendimiento de cultivo de maíz forrajero basado en variables agronómicas en la ciudad de Quevedo(Quevedo: UTEQ, 2024) Villarroel Molina, Ricardo Rafael; Zambrano Vega, CristianEste proyecto de investigación se centró en la construcción de modelos predictivos para el rendimiento del maíz forrajero en Quevedo utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado. Se analizaron variables agronómicas como altura de la planta, diámetro del tallo, inserción de mazorca, variedad de semilla y distancia de siembra, destacando que mayores distancias entre plantas favorecen un aumento en el diámetro del tallo, correlacionándose positivamente con las variables de rendimiento estudiadas (peso total, peso de hojas, peso de tallo y peso de mazorcas). Se entrenaron y optimizaron modelos independientes para cada variable de rendimiento mediante el ajuste de hiperparámetros para minimizar el RMSE con los algoritmos de Linear Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Multi-layer Perceptron (MLP), Deep Neural Network (DNN), Gradient Boosting Tree (GBT) y XGBoost (XGB). Se evaluó el desempeño de los modelos mediante las pruebas estadísticas de significancia de Friedman y la prueba post-hoc de Nemenyi, centradas en las métricas de RMSE y R². Los modelos construidos por el algoritmo de RF obtuvieron los mejores valores de RMSE y de R².