Modelamiento y optimización de la cinética del secado del camote y sus parámetros usando redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos

Resumen

La hibridación de técnicas metaheuristicas de las Redes Neuronales Artificiales (NNA) y los Algoritmos genéticos (GA), fueron empleados en el diseño y optimización de la topología de las NNA, usando datos experimentales de la cinética del secado de camote a 400 C y 500 C para la predicción de los parámetros de salida de la razón de humedad, sus resultados indican los siguientes parámetros óptimos: función de activación: tangente hiperbólico; épocas: 106; numero de capas: 1; numero de neuronas: 2; el error medio cuadrático test: 0.07790121. la combinación de ambas técnicas simulan y optimizan de forma satisfactoria, a su vez fue usado NNA para ajustar a los datos experimentales cuatro modelos semi-teoricos, como resultado de los ajustes los modelos de difusión, Page y Page modificado mostraron un mejor desempeño en la predicción.