Abstract

GARCIA-CASTELLANOS, Beatriz et al. Modelo neuronal para la predicción de mermas en el proceso de añejamiento de rones. Rev. Fac. ing. [online]. 2020, vol.29, n.54, e10514.  Epub Feb 01, 2020. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.10514.

El proceso de añejamiento de ron experimenta pérdidas de volumen, denominadas mermas. Las variables numéricas de operación: producto, rambla, posiciones horizontal y vertical, fecha, volumen, grado alcohólico, temperatura, humedad y tiempo de añejamiento, registradas en bases de datos, contienen información valiosa para estudiar el proceso. Se utilizó el software MATLAB 2017 para estimar las pérdidas en volumen. En la modelación del proceso de añejamiento de ron se utilizó la red neuronal perceptrón multicapa con una y dos capas ocultas, variándose el número de neuronas en estas entre 4 y 10. Se compararon los algoritmos de entrenamiento Levenberg-Marquadt (L-M) y Bayesiano (Bay). El incremento en 6 iteraciones consecutivas del error de validación y 1 000 como número máximo de ciclo de entrenamiento fueron los criterios utilizados para detener el entrenamiento. Las variables de entrada a la red fueron: mes numérico, volumen, temperatura, humedad, grado alcohólico inicial y tiempo de añejamiento, mientras que la variable de salida fue mermas. Se procesaron 546 pares de datos de entrada/salida. Se realizaron las pruebas estadísticas de Friedman y Wilcoxon para la selección de la arquitectura neuronal de mejor comportamiento de acuerdo al criterio del error cuadrático medio (MSE). La topología seleccionada presenta la estructura 6-4-4-1, con un MSE de 2.1∙10-3 y un factor de correlación (R) con los datos experimentales de 0.9981. La red neuronal obtenida se empleó para la simulación de trece condiciones iniciales de añejamiento que no fueron empleadas para el entrenamiento y la validación, detectándose un coeficiente de determinación (R2) de 0.9961.

Keywords : añejamiento; mermas; modelación; redes neuronales artificiales; rones.

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