Investigación de la PUCV e IFOP: Predicción de los desembarques de sardina común con modelos univariados de redes neuronales artificiales
noviembre 13th, 2012
Publicada el:09/11/2012
Los investigadores Marcos Urqueta y Eleuterio Yáñez, de la Escuela de Ciencias del Mar de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), junto a María Ángela Barbieri y Francisco Plaza del Instituto de Fomento Pesquero (IFOP), Valparaíso, presentaron los resultados del estudio “Predicción de los desembarques de sardina común con modelos univariados de redes neuronales artificiales”.
En este trabajo se buscó predecir los desembarques de sardina común (Strangomera bentincki) de la zona centro sur de Chile mediante la aplicación de redes neuronales artificiales (RNAs), utilizando para ello la información contenida en las capturas de meses previos.
Para tal propósito –según lo informado–, dos aproximaciones de RNAs fueron implementadas y comparadas. Se estableció un modelo con la serie de datos originales y un modelo con procesos de suavizamiento en las variables de entrada. El modelo de red neuronal utilizado fue un perceptrón multicapa, entrenado con el algoritmo de segundo orden de Levenberg-Marquat (LM).
Los resultados obtenidos en dos diferentes fases de validación externa mostraron que RNAs cuyas entradas constituidas por las capturas de sardina común de los seis meses previos estaban suavizadas, proporcionaron estimaciones muy precisas.
Para este modelo, las variaciones explicadas en las fases de validación externa fluctuaron entre un 74% y 9%. El error estándar de predicción (% SEP) fue menor al 42% y el error medio cuadrático (RMSE) se encontró alrededor de las 15.500 toneladas.
La fuerte correlación obtenida entre las capturas de sardina estimadas y observadas sugiere que los modelos calibrados capturaron la tendencia general de los datos históricos, lo que permitiría utilizarlos para estimar las capturas de esta especie en el corto plazo (meses).
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Fuente: PESCAldia.cl