Pronóstico de cosecha de cebolla roja mediante el uso de redes neuronales para la mejora de la rentabilidad en Arequipa-2021

Abstract

En este trabajo de investigación se propone una serie de recomendaciones que le permita a los agricultores dedicados al cultivo de cebolla roja en Arequipa mejorar la rentabilidad del cultivo de esta hortaliza y evitar mayores pérdidas a los mismos. Para esta investigación se siguieron las fases de una metodología de minería de datos (Cross-Industry Standard Process for Data mining) para la gestión de la información que será procesada y que servirá para la elaboración de las recomendaciones finales. Se obtuvo los datos de cosecha de hace 10 años hasta la actualidad en un formato .xls desde los instrumentos de gestión, estadísticos y de producción del MIDAGRI (Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego) para luego ser preprocesados mediante una herramienta para el aprendizaje automático y minería de datos. Posteriormente se realizó el preprocesamiento de estos datos y su migración a una base de datos para su procesamiento. Para la creación de un modelo de pronóstico se definieron objetivos de minería de datos que se encuentran alineados con los objetivos propuestos para la investigación y por cada uno de estos objetivos se crearon modelos que luego fueron evaluados para su posterior mejora en términos de calidad y parametrización con la herramienta de minería de datos escogida para el modelamiento. Se analizaron los resultados obtenidos de la ejecución de los modelos para poder confirmar o descartar las teorías propuestas en la investigación acerca de las variables que afectan la rentabilidad de la siembra y cosecha de cebolla roja en la región Arequipa. Finalmente se propusieron algunas formas de aplicar la información obtenida a la práctica para que esta sea utilizada en beneficio de los agricultores arequipeños y se pueda considerar la creación de planes de cosecha para evitar la escasez o sobreproducción de cebolla