Comparación y selección de técnicas de inteligencia artificial para pronosticar las producciones de leche bovina

Rudibel Perdigón Llanes, Neilys González Benítez

Resumen


Los pronósticos constituyen una herramienta efectiva para la toma de decisiones, principalmente en el sector de la industria láctea porque contribuyen a mejorar la gestión del rebaño lechero, ahorrar energía en las granjas y optimizar las inversiones de capital a largo plazo. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial para pronosticar las producciones de leche es un tema de interés para la comunidad científica. Sin embargo, definir una técnica o modelo para pronosticar estas producciones con un rendimiento absoluto a nivel global es una actividad desafiante y compleja, porque ninguno es preciso en todos los escenarios. En esta investigación se compararon las técnicas de inteligencia artificial utilizadas en la literatura para pronosticar las producciones de leche bovina y se seleccionó mediante la aplicación del Proceso de Análisis Jerárquico la técnica con mejor ajuste a estos pronósticos. Se utilizaron como métodos científicos el analítico sintético, la encuesta y el método experimental. Los resultados obtenidos permitieron identificar a las Redes Neuronales Artificiales como la técnica de inteligencia artificial con mejor ajuste al pronóstico de las producciones de leche bovina, superior a los Árboles de Decisión y a las Máquinas de Soporte Vectorial. Se determinó que los criterios de selección más relevantes son la capacidad de estas técnicas para manejar datos que presentan incertidumbre y su habilidad para obtener resultados precisos de manera óptima. El análisis realizado apoya la toma de decisiones en organizaciones productoras de leche.

Palabras clave


análisis multi-criterio; proceso de análisis jerárquico; pronósticos; toma de decisiones

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