Simulación de un sistema de riego controlada mediante una red neuronal autoajustable

Ponente(s): Juan Angel Rodríguez Salinas, Marco Iván Ramírez Sosa Morán, Gerardo Maximiliano Méndez

En este trabajo se presenta la aplicación de una red neuronal autoajustable como controlador de humedad de suelo en una simulación de un sistema de riego inteligente. Se aplicaron modelos matemáticos para estimación de radiación solar, evapotranspiración, infiltración y percolación, basados en parámetros que dependen de la textura del suelo, profundidad y condiciones ambientales. Además, se modificó un modelo de balance de agua para la simulación del comportamiento de la humedad de suelo con el riego de precisión aplicado, el controlador neuronal realiza la acción necesaria para disminuir el error que se produce al comparar la salida del sistema con el valor de referencia indicado. Se presenta el diseño del controlador neuronal, las gráficas de resultados del comportamiento de la humedad y las láminas de riego aplicadas.