ALGORITMOS DE VECTORES SOPORTE PARA REGRESIÓN EPSILON Y NU PARA PREDICCIÓN DE FUERZA DE TIRO EN UN ARADO DE VERTEDERAS.

Resumen

La fuerza de tiro que actúa sobre un arado de vertederas juega un papel importante en el diseño de arados más eficientes para facilitar el alcance de resultados óptimos al implementar la coincidencia de tamaño como estimador de la potencia requerida del tractor. Por lo tanto, el propósito de este estudio fue investigar los algoritmos e-SVR y u-SVR, para predecir la fuerza de tiro que actúa sobre el arado de vertederas considerando la velocidad de arado, la profundidad de arado y el contenido de humedad del suelo como parámetros determinantes. El diseño experimental fue en bloques aleatorizados con dos repeticiones y los tratamientos fueron: 1) tres velocidades de arado, 2.71, 3.21 y 4.32 km h-1; 2) tres profundidades de labranza, 9, 14 y 16 cm; y 3) tres niveles de contenido de humedad del suelo, 9.9, 10.9 y 13.2% bs. Los datos se analizaron con el Software SPSS y las medias de tratamiento se compararon con la prueba de Tukey (p£0.05). La fuerza de tiro máxima, 8.57 kN, se observó en condiciones correspondientes a una velocidad de arado de 4.32 km h-1, una profundidad de arado de 16 cm y un contenido de humedad del suelo de 9.9% bs. Un modelo de predicción se desarrolló y se usaron dos algoritmos de aprendizaje, e-SVR y u-SVR, para facilitar la predicción precisa de la fuerza de tiro del arado de vertederas mediante el uso de diferentes funciones de núcleo: lineal, polinomial, sigmoide, y núcleos de funciones con base radial. El modelo de predicción basado en e-SVR con el uso de la función con base radial demostró un rendimiento óptimo con respecto a la predicción de fuerza de tiro; y los parámetros clave correspondientes a dicho modelo óptimo asumen los siguientes valores: C = 1604.774, e= 0.001, l= 0.123, y p = 0.012. El tiempo total de la corrida del análisis fue de 3.93 min. La raíz del error cuadrático medio en las predicciones realizadas por el modelo propuesto fue de 0.288 kN, y el coeficiente de correlación entre las fuerzas de tiro reales y previstas fue de 0.969, lo que confirma un rendimiento satisfactorio del modelo propuesto.