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Título: A Neurofuzzy Structure Modelling Evapotranspiration in a Greenhouse Crop
Una estructura neurodifusa para modelar la evapotranspiración instantánea en invernaderos
Autores: 
Palabras clave: Hierarchical fuzzy modelling; vapour pressure deficit; instantaneous evapotranspiration; fuzzy C-means classification algorithm
modelado jerárquico difuso; déficit de presión de vapor; evapotranspiración instantánea; algoritmo difuso de clasificación C-means
Fecha de publicación: 13-Sep-2011
Editorial: Facultad de Ingeniería
Descripción: This paper shows the applicability of a neurofuzzy method applied to a tomato plant (Lycopersicon esculentum, Mill), in order to obtain a model of the instantaneous evapotranspiration. Two operational dynamics (diurnal and nocturnal) are defined in a hierarchical fuzzy model by a Takagi-Sugeno (T-S) type with linear consequents. The fuzzy selector of the two dynamics is the solar radiation measure. The fuzzy C-means algorithm is used to identify the fuzzy rules premises. The hierarchical fuzzy modelling is used to obtain a multi-model of the evapotranspiration cycles. In order to simplify the model structure, the variable of vapour pressure deficit (VPD) is introduced, and thus, a physical interpretation of the interior climate is obtained. VPD helps to preserve the quality and production level in the greenhouse crop.
En este artículo se reportan los resultados obtenidos de la experimentación con una planta de jitomate (Lycopersicon esculentum, Mill), en donde se propone una estructura neurodifusa para modelar la evapotranspiración instantánea. Se definen dos dinámicas de operación temporal (diurna y nocturna) en el modo de funcionamiento del sistema, se trabaja con un modelo de jerarquía difusa, así como una estructura de reglas Si-Entonces del tipo Takagi-Sugeno (T-S) con sus consecuentes lineales. La medición de la radiación solar se utiliza como selector difuso de las dos dinámicas de trabajo. La identificación de las premisas de las reglas difusas se obtiene mediante el algoritmo de clasificación difusoC-means y los parámetros de los consecuentes se determinan mediante el algoritmo de mínimos cuadrados ponderado por los valores de pertenencia. Se usa la variable del déficit de presión de vapor (DPV) para una mejor simplificación en la estructura neurodifusa del modelo de evapotranspiración. Esta variable se mide de manera indirecta usando las lecturas de la temperatura y la humedad relativa del invernadero, y así se obtiene una interpretación física del microclima que ayuda a preservar la calidad y sanidad del cultivo en el invernadero.
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