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Título : Sistema de predicción alimenticia con módulo de transferencia de archivo y basado en algoritmo Som (mapas auto organizados) en cultivos de tilapia.
Autor : Rivera Guambo, Jéssica Angélica
Salazar Gómez, Karem Paulina
Tutor(es): Reyes Zambrano, Gary Xavier
Palabras clave : Subprocesos
Cultivos
Parámetros
Predicción
Dispositivo
Sub-processes
Cultives
Parameters
Prediction
Device
Fecha de publicación : oct-2019
Editorial : Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
Tipo: bachelorThesis
Resumen : El presente trabajo, consistió en observar por varios días los subprocesos cotidianos que intervienen en la piscina de cultivos de tilapias de la Escuela de Biología en la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad de Guayaquil como lo son parámetros físico-químicos, números de veces de alimentación de los peces, registro en bitácora según la toma de datos manuales, para luego automatizar estos procesos, obtener datos precisos, en menor tiempo y cuyo resultado pueda ser analizado por gráficos estadísticos y desarrollar un prototipo de un sistema de predicción alimenticia basado en los parámetros de ph y temperatura en cultivos de tilapias mediante el algoritmo SOM (Mapas auto – organizados) que permita identificar patrones de peso y talla de los peces, basados en la toma de datos mediante los dispositivos: sensor de temperatura y sensor de ph, conectados a una placa Arduino Mega y módulo de wifi, con la colaboración del Biólogo Docente Antonio Torres, realizando el debido levantamiento de información mediante una entrevista en la cual se hicieron preguntas referente al tema, que fueron de gran utilidad para poder despejar dudas sobre los cultivos, planificar horarios, funcionalidades del dispositivo, variables relevantes y parámetros físicoquímicos del agua. El dispositivo fue adecuado para navegar en la piscina sin sufrir afectaciones. Las lecturas de datos fueron realizadas en diferentes horas del día durante un período determinado. Los datos obtenidos serán almacenados temporalmente en A2 Hosting para luego ser enviados por medio de un archivo de transferencia de extensión .csv al AWS, pudiendo ser visualizados por una aplicación móvil creada en b4A, después realizar la presentación de los resultados utilizando el Algoritmo SOM predecir según la temperatura y ph su peso y talla; comparar con datos históricos, para establecer que los índices de crecimiento de la tilapia sean semejantes a los tomados con el dispositivo empleado.
The present work consisted of observing for several days the daily sub-processes that intervene in the tilapia culture pool of the School of Biology in the Faculty of Natural Sciences of the University of Guayaquil, such as physical-chemical parameters, number of times the fish are fed, logging according to manual data collection, and then automating these processes, to obtain precise data, in less time and whose result can be analyzed by statistical graphs and to develop a prototype of a food prediction system based on the parameters of pH and temperature in tilapia crops by means of the SOM algorithm (selforganized maps) that allows to identify patterns of weight and size of the fish, based on the taking of data by means of the devices: temperature sensor and ph sensor, connected to an Arduino Mega plate and wifi module, with the collaboration of the Teaching Biologist Antonio Torres, carrying out the due information survey by means of an interview in which questions referring to the subject were asked, which were very useful to be able to clear doubts about the crops, plan schedules, functionalities of the device, relevant variables and physical-chemical parameters of the water. The device was adequate to navigate in the pool without suffering any affectations. Data readings were performed at different times of the day during a given period. The obtained data will be temporarily stored in A2 Hosting and then sent by means of a file extension transfer .csv to the AWS, being able to be visualized by a mobile application created in b4A, then make the presentation of the results using the SOM Algorithm predict according to temperature and pH its weight and size; compare with historical data, to establish that the growth rates of tilapia are similar to those taken with the device used.
Descripción : PDF
URI : http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/45272
Aparece en las colecciones: Proyectos - Ingeniería en Sistemas Computacionales

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