Agricultural field's production is commonly measured through the performance of the crops in terms of sow amount, climatology, and the type of crop, among other. Therefore, prediction on the performance of the crops can aid cultivators to make better informed decisions and help the agricultural field. This research work presents a prediction on wheat crop using the fuzzy set theory and the use of optimization techniques, in both; traditional methods and evolutionary meta-heuristics. The performance prediction in this research has its core on the following parameters: biomass, solar radiation, rainfall, and infield's water extractions. Besides, the needed standards and the efficiency index (EFI) used come from already developed models; such standards include: the root-mean-square error (RMSE), the standard deviation, and the precision percentage. The application of a genetic algorithm on a Takagi-Sugeno system requires and highly precise prediction on wheat cropping; being, 0.005216 the error estimation, and 99.928 the performance percentage.
En este trabajo se propone un método para la optimización de los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial mediante la adaptación de la metaheurística de enjambre de partículas. El método se utiliza para pronosticar la serie de tiempo del total de casos positivos acumulados de la reciente enfermedad COVID-19 en la ciudad de Bogotá, Colombia. Para validar el rendimiento del método se establece una comparación con la máquina de regresión de soporte vectorial sin hiperparámetros optimizados, en términos de métricas de medición del rendimiento como lo son el error cuadrático medio, error absoluto medio y el coeficiente de determinación. Con un valor en el error cuadrático medio de 0,000045, un coeficiente de determinación de 0,998884 y el valor-p de 0,0015, para la prueba no paramétrica de Wilcoxon, el método propuesto presenta un mejor desempeño en el pronóstico. Finalmente se pone a discusión la aplicabilidad de este tipo de métodos en el pronóstico de casos en las epidemias.
In this project, an augmented reality (AR) system was designed and developed to contribute to therapy in children from ages 3 to 8 who suffer from fine motor skills disorder or seek to improve their skills during their neurodevelopment. The system was designed in the Unity engine along with a Leap Motion sensor so that the kids' hands can interact with scenarios created in the platform. The construction of the system followed the respective phases that describe the cascade methodology for the development of software systems, including the study of requirements and use cases. Additionally, it is intended that the progress of the child is tracked when he/she is performing a set of activities to develop fine motor skills. The Feine Motonik "FeMo" built module, has an 88.9% usability according to the study carried out in this article, which contemplates the test phase with the objective users who describe the situation of disorders in fine motor skills.
Objetivo: optimizar los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial mediante la adaptación de la metaheurística de enjambre de partículas para pronosticar la serie de tiempo del total de casos positivos acumulados de la reciente enfermedad COVID-19 en la ciudad de Bogotá, Colombia. Metodología: se plantea un algoritmo híbrido de regresión de soporte vectorial y optimización por enjambre de partículas para encontrar el valor óptimo de los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial que mejor rendimiento muestre en el pronóstico de la serie de tiempo. Se valida a través de una comparación de los valores reales con los predichos obtenidos por una máquina de regresión sin hiperparámetros optimizados, en términos de métricas de desempeño como el error cuadrático medio, error absoluto medio y coeficiente de determinación. Resultados: cualitativamente se verifica el rendimiento mediante los pronósticos obtenidos en la serie de tiempo; cuantitativamente, con un valor en el error cuadrático medio de 0,000045 y un coeficiente de determinación de 0,998884, el método propuesto presenta un mayor desempeño. Conclusiones: el algoritmo presentado y aplicado es útil para el pronóstico de series de tiempo; con este algoritmo se aporta al campo de investigación; finalmente se discute sobre la implementación de este método en el contexto epidemiológico.
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