Predicción del crecimiento del camarón, utilizando Redes Neuronales Artificiales en la UEB Cultisur

La incertidumbre y la falta de información sobre el futuro dificultan que los productores de camarones desarrollen y planifiquen programas de cosecha certeros. Para hacer esto de manera efectiva, los productores deberían poder predecir el crecimiento del camarón. Una predicción confiable del crecimiento y la supervivencia también brindaría a los camaronicultores una mejor visión de la productividad y rentabilidad futuras. Se han utilizado modelos de regresión lineal y no lineal para estimar el crecimiento de diferentes tipos de animales. Estos modelos incluyen suposiciones teóricas e hipótesis sobre las leyes subyacentes que gobiernan el sistema a partir del cual se generan los datos. En comparación con dichos modelos, las redes neuronales artificiales (RNA) hacen algunas suposiciones a priori sobre los modelos y son adecuadas para predecir el crecimiento de los animales. Este estudio evaluó el potencial de un RNA como alternativa a los modelos de regresión para predecir el crecimiento del camarón. Se recogieron datos empíricos de todos los estanques de camarones en la UEB Cultisur, del municipio Santa Cruz de Sur. Los resultados mostraron que la RNA tuvo un mejor desempeño en comparación con los modelos de regresión lineal y no lineal para predecir el crecimiento del camarón.