Estudio de técnicas de Machine Learning para estimar la producción de aguacate en la zona norte del estado de Morelos

PAUL PARIS ARIZMENDI PERALTA

En este estudio de investigación, se realizó una comparación entre cinco modelos de Machine Learning (ML) utilizando datos provenientes del sustrato y del entorno de una Unidad Productora de Aguacate (UPA) en la zona norte del Estado de Morelos, específicamente en el municipio de Huitzilac. Los datos recopilados incluyeron temperaturas, humedades, luminosidad, así como los niveles de Nitrógeno (N), Fósforo (P) y Potasio (K). Estos datos fueron monitoreados durante un período de un año mediante sensores especializados.

In this research study, a comparison was made among five Machine Learning (ML) models using data obtained from the substrate and environment of an Avocado Production Unit (UPA) located in the northern zone of the State of Morelos, specifically in the municipality of Huitzilac. The collected data included temperatures, humidities, luminosity, as well as Nitrogen (N), Phosphorus (P), and Potassium (K) levels. These data were monitored over a period of one year using specialized sensors.

Tipo de documento: Tesis de maestría

Formato: Adobe PDF

Audiencia: Investigadores

Idioma: Español

Área de conocimiento: INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Campo disciplinar: CIENCIAS TECNOLÓGICAS

Nivel de acceso: Acceso Abierto