MACEA HOYOS, ANDERLEY DE JESÚSMARTELO SALGADO, DARÍO SEGUNDO2018-10-312018-10-312018-10-31https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/1030El objetivo de este trabajo fue evaluar la capacidad predictiva de las redes neuronales artificiales en un proceso de secado de ñame en hornos microondas. Para lo cual se sometieron a secado muestras de ñame cortadas en rodajas, con masas iniciales de 50 g, 60 g y 70 g, a potencias de 420 W, 560 W y 700 W. Se evaluó la influencia del número de neuronas en la capa oculta y la función de transferencia de las mismas: función tangente hiperbólica, lineal y logarítmica sigmoidal. La red seleccionada se sometió a una validación comparando los datos simulados con datos reales, así mismo, se procedió al modelado con el modelo de Midilli and Cukuk y se comparó la capacidad de predicción de este modelo a la capacidad del modelo de redes neuronales. El número de neuronas seleccionada en la capa oculta fue 5 y la función de transferencia fue la función tangente hiperbólica, debido a que arrojó el más alto ajuste a los datos, con un error medio cuadrático inferior a 0,001. Las redes neuronales mostraron alta capacidad predictiva frente a datos desconocidos con valores de error medio cuadrático inferiores a 0,01 y R2 superior a 0,99. A pesar del buen ajuste del modelo convencional (valores error medio cuadrático entre 0,01 y 0,1), el modelo de redes neuronales presentó una mayor capacidad predictiva frente a nuevos datosspaCopyright Universidad de Córdoba, 2020ñameredes neuronalespredicciónTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)