Modelo basado en redes neuronales artificiales para la evaluación de la calidad del agua en sistemas de cultivo extensivo de camarón

Abstract

El cultivo de especies acuícolas es una práctica común en todo el mundo En Ecuador la camaronicultura es una de las principales fuentes de ingresos del sector acuícola La calidad del agua es un factor relevante en el éxito de las granjas camaroneras por lo que su monitoreo es fundamental Este estudio presenta un nuevo modelo computacional para evaluar la calidad del agua en granjas extensivas de Litopenaeusvannamei Mediante el uso de una red neuronal artificial se creó un indicador de calidad del agua que permite establecer una relación entre la dinámica de los parámetros del ecosistema y los diferentes estados (excelente bueno normal y malo) de cultivo de las especies Se eligieron cuatro parámetros ambientales porque son importantes en el hábitat temperatura del agua pH oxígeno disuelto y salinidad Los resultados obtenidos demuestran un buen desempeño y eficiencia del sistema propuesto en comparación con otros modelos de evaluación utilizados para este RNA Las evaluaciones se muestran como una buena opción para evaluar y detectar condiciones óptimas o no deseadas para una buena gestión del agua en este tipo de cultivos