“Modelo predictivo para estimar el peso en peces nativos basado en parámetros fisiológicos”
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Fecha
2023
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Quevedo:UTEQ
Resumen
En esta investigación pionera en piscicultura, se ha desarrollado un modelo predictivo revolucionario basado en parámetros fisiológicos para estimar el peso de los peces, reduciendo así la manipulación directa y el estrés en las especies acuáticas. Mediante un análisis exhaustivo, se identificaron las variables optimas clave, siendo la Longitud Total y Longitud de la Cabeza fundamentales. Se realizo una comparación minuciosa de varios modelos de predicción, destacando la superioridad de este modelo en términos de precisión y consistencias. Las pruebas y validaciones detalladas con datos reales demostraron la eficiencia del modelo, confirmando su capacidad para proporcionar estimaciones de peso precisas y confiables. Este enfoque innovador promete transformar las prácticas de manejo en la industria acuícola, mejorando la sostenibilidad y el bienestar de los peces, u allanando el camino hacia un fututo más seguro y eficientes en la producción piscícola.
Descripción
Palabras clave
Aprendizaje automático, Scikit-learn, Pandas, Streamlit
Citación
Loor Ponce, Stiven Javier (2023). “Modelo predictivo para estimar el peso en peces nativos basado en parámetros fisiológicos”. Quevedo. UTEQ. 69 pág.