Predicción del crecimiento de langostinos en base a su alimentación

[Haeidy Vilcapaza]

TEMA:
Predicción del crecimiento de langostinos en base a su alimentación

ABSTRACT:
El cultivo de langostinos es una actividad de gran importancia económica en la acuicultura. La eficiencia en el crecimiento de los langostinos está influenciada significativamente por su régimen alimenticio y las condiciones ambientales. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo para evaluar el crecimiento de los langostinos basado en diferentes variables alimenticias y ambientales. Utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado, específicamente modelos de Regresión Múltiple, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), y Redes Neuronales, se analizan datos históricos recolectados entre 2021 y 2024 en un ambiente controlado de acuicultura. Los resultados indican que el modelo de Redes Neuronales ofrece la mejor precisión predictiva, con un coeficiente de correlación de 0.9960, sugiriendo que captura eficazmente las relaciones complejas y no lineales en los datos. Este estudio proporciona herramientas valiosas para optimizar la alimentación de los langostinos, mejorando la eficiencia y sostenibilidad de su producción.

INTEGRANTES:
Alvarado Mestanza, Juan Carlos,
López Lozano, Diego Fernando
Donayre Donayre, Bruno Alejandro
Vilcapaza Huaman, Haeidy Cathleen
Portilla Cano, Anthony Jesus