Desarrollo y evaluación de modelos para la toma de decisiones. Caracterización de la producción de anguilas (anguilla anguilla l.) en sistemas intensivos
- Autores: Juan Carlos Gutiérrez Estrada
- Directores de la Tesis: Emiliano J. de Pedro Sanz (dir. tes.), Rafael López Luque (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2003
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Emilio Guerrero Ginel (presid.), Pablo Lara Vélez (secret.), Martín del Brío Bonifacio (voc.), Ricardo Zamora Díaz (voc.), Ignacio de la Rosa Lucas (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El objetivo principal de la tesis desarrollada es conseguir una mejora del régimen de explotación en una piscifactoría de anguilas europeas (Anguilla anguilla L.) a través de unas herramientas de predicción y simulación lo suficientemente fiables, que permitan al acuicultor prever a corto y medio plazo los acontecimientos que va a suceder desde un punto de vista patológico, así como a nivel de control de parámetros físicos, químicos y biológicos.
De manera global, los principales beneficios que se obtienen de la aplicación del sistema de predicción y simulación son:
1,- Desde el punto de vista patológico, se puede llevar a cabo un diagnóstico precoz de la enefermedad, gracias al cual será posible la aplicación del tratamiento preventivo adecuado, con el consecuente ahorro de productos terapéuticos y disminución de la mortalidad. Para ello, se ha programado un sistema experto en cuyo motor de inferencia se combina el potencial de la lógica borrosa con el método de transmisión de la incertidumbre conocido como teoría de Dempster-Shafer.
2,- La predicción de las condiciones físico-químicas permite al mismo tiempo evaluar el comportamiento de la planta en su totalidad, de tal forma que el gestor puede adecuar las actividades de los operarios para, en el caso de un peligro significativo, establecer un sistema de control que modifique la desviación de los parámetros afectados hasta sus niveles normales. El problema de la predicción de los parámetros físico-químicos se ha resuelto mediante la aplicación conjunta de técnicas estadísticas clásicas (regresión múltiple de series temporales, suavizados lineales, modelos MM, AR, ARMA y ARIMA) y modelos de Redes Neuronales Computacionales (RNCs).
3,- La predicción de la evolución de los parámetros poblacionales facilita el control de la producción, mortalidad, distribución de las raciones diarias de alimento, seguimiento del stock, y puede servir como
