Red Neuronal Artificial para la estimación de la producción de biogás en el laboratorio del Grupo de Biogás de la UNISS

Abstract

Esta investigación ha tenido como propósito esencial desarrollar una Red Neuronal Artificial(RNA) para la estimación de la producción de biogás de un biodigestor anaerobio mesofílico de tanque agitado en el laboratorio del Grupo de Biogás de la UNISS(Universidad de Sancti Spiritus), debido a que actualmente no se cuenta con un procedimiento que permita anticipar estos valores. En la elaboración del sistema se describen las etapas que propone la metodología XP o Programación Extrema que es la que utilizamos para el desarrollo del software. Se implementó una RNA de tipo Función de Base Radial utilizando Java que es un lenguaje de programación multiplataforma y orientado a objetos y NetBeans 7.4 como entorno de desarrollo integrado, desarrollado principalmente para Java; el diseño de la red neuronal viene dado por una función gaussiana en la activación de las neuronas de la capa oculta y el aprendizaje se lleva a cabo mediante un entrenamiento híbrido. El sistema permite el preprocesado de datos, empleando el reemplazo de valores faltantes y la normalización de Weka. El resultado de las estimaciones fueron validados analizando el coeficiente de correlación de Pearson, usando el paquete estadístico SPSS, muy popular por su capacidad de trabajo con base de datos de gran tamaño.