Determinación de la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicos
Descripción del Articulo
La presente investigación determinó la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicos. Se analizó la viabilidad del proyecto mediante un estudio del estado del arte seguido del diseño e implementación de una arquitectura IoT...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco |
Repositorio: | UNSAAC-Institucional |
Lenguaje: | español |
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Materia: | Eficiencia Hidrogenación Algoritmo de Kalman Hidroponía Automatización agrícola https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 |
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Villafuerte Serna, RonyQuispe Molina, Dennis PedroPineda Llanos, Kevin2025-04-04T22:06:18Z2025-04-04T22:06:18Z2024253T20242030https://hdl.handle.net/20.500.12918/10469La presente investigación determinó la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicos. Se analizó la viabilidad del proyecto mediante un estudio del estado del arte seguido del diseño e implementación de una arquitectura IoT que permitió la lectura del PH a través de un dispositivo embebido. Estas lecturas fueron centralizadas y procesadas en la nube de AWS (Amazon Web Services) utilizando el algoritmo de Kalman y los resultados retornaron al dispositivo IoT, alertando a los agricultores para corregir el PH, equilibrando así la solución nutritiva. Además, se adaptó el algoritmo de Kalman para la predicción y corrección del PH en soluciones nutritivas y se desarrollaron aplicaciones web para el monitoreo y ajuste del PH en campo. Finalmente, se evaluó y validó la eficiencia del algoritmo de Kalman comparando los reportes obtenidos del sistema automatizado con datos de cultivos tradicionales. Esta investigación permitió automatizar una tarea repetitiva y ardua, optimizando el tiempo del agricultor y proporcionando información accesible y precisa.application/pdfspaUniversidad Nacional de San Antonio Abad del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/EficienciaHidrogenaciónAlgoritmo de KalmanHidroponíaAutomatización agrícolahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03Determinación de la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNSAAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoinstacron:UNSAACSUNEDUIngeniero Informático y de SistemasUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y MecánicaIngeniería Informática y de Sistemas7041335973888236https://orcid.org/0000-0003-4607-522X23957778https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional612296Palomino Olivera, EmilioOrmeño Ayala, Yeshica IselaZamalloa Paro, WillianPillco Quispe, Jose MauroORIGINAL253T20242030_TC.pdfapplication/pdf6954513http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/10469/1/253T20242030_TC.pdff1732fe1589def731e900b6089325f21MD5120.500.12918/10469oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/104692025-04-22 09:35:12.752DSpace de la UNSAACsoporte.repositorio@unsaac.edu.pe |
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La presente investigación determinó la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicos. Se analizó la viabilidad del proyecto mediante un estudio del estado del arte seguido del diseño e implementación de una arquitectura IoT que permitió la lectura del PH a través de un dispositivo embebido. Estas lecturas fueron centralizadas y procesadas en la nube de AWS (Amazon Web Services) utilizando el algoritmo de Kalman y los resultados retornaron al dispositivo IoT, alertando a los agricultores para corregir el PH, equilibrando así la solución nutritiva. Además, se adaptó el algoritmo de Kalman para la predicción y corrección del PH en soluciones nutritivas y se desarrollaron aplicaciones web para el monitoreo y ajuste del PH en campo. Finalmente, se evaluó y validó la eficiencia del algoritmo de Kalman comparando los reportes obtenidos del sistema automatizado con datos de cultivos tradicionales. Esta investigación permitió automatizar una tarea repetitiva y ardua, optimizando el tiempo del agricultor y proporcionando información accesible y precisa. |
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