Optimización de los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial utilizando enjambre de partículas para el pronóstico de casos de COVID-19

En este trabajo se propone un método para la optimización de los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial mediante la adaptación de la metaheurística de enjambre de partículas. El método se utiliza para pronosticar la serie de tiempo del total de casos positivos acumulados de la reciente enfermedad COVID-19 en la ciudad de Bogotá, Colombia. Para validar el rendimiento del método se establece una comparación con la máquina de regresión de soporte vectorial sin hiperparámetros optimizados, en términos de métricas de medición del rendimiento como lo son el error cuadrático medio, error absoluto medio y el coeficiente de determinación. Con un valor en el error cuadrático medio de 0,000045, un coeficiente de determinación de 0,998884 y el valor-p de 0,0015, para la prueba no paramétrica de Wilcoxon, el método propuesto presenta un mejor desempeño en el pronóstico. Finalmente se pone a discusión la aplicabilidad de este tipo de métodos en el pronóstico de casos en las epidemias.In the present article a hyperparameter optimization of a vectorial-support regression machine via adaptation of metaheuristics of a particle swarm is proposed. This method will be used so that a forecasting of the time series of the total amount of positive accumulated cases of COVID-19 in Bogotá, Colombia. In order to validate the performance of the method, a comparison with a regression vectorial-support machine whose hyperparameters have not been optimized will be made, being the metrics those of performance measurement like mean square error, mean absolute error, and determination coefficient. The proposed method finds itself at a greater level of performance when the mean square error value is that of 0,000045, the determination coefficient corresponds with the value of 0,998884 and the p-value of 0,0015, for the nonparametric Wilcoxon test. Finally, applicability of these sorts of methods for forecasting of cases-behavior amidst epidemics is discussed

Predictions on wheat crop yielding through fuzzy set theory and optimization techniques

Agricultural field’s production is commonly measured through the performance of the crops in terms of sow amount, climatology, and the type of crop, among other. Therefore, prediction on the performance of the crops canaid cultivators to make better informed decisions and help the agricultural field. This research work presents a prediction on wheat crop using the fuzzy set theory and the use of optimization techniques, in both; traditional methods and evolutionary meta-heuristics. The performance prediction in this research has its core on the following parameters: biomass, solar radiation, rainfall, and infield’s water extractions. Besides, the needed standards and the efficiency index (EFI) used come from already developed models; such standards include: the root-mean-square error (RMSE), the standard deviation, and the precision percentage. The applicationof a genetic algorithm on a Takagi-Sugeno system requires and highly precise prediction on wheat cropping;being, 0.005216 the error estimation, and 99,928 the performance percentage

Optimización de los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial utilizando enjambre de partículas para el pronóstico de casos de COVID-19 en Bogotá

Objective: hyper-parameter optimization of a vectorial-support regression machine via adaptation of metaheuristics of a particle swarm so that a prediction of the time series of the total amount of positive accumulated cases of COVID-19 in Bogotá, Colombia can be made. Methodology: a hybrid vectorial-support regression algorithm along with a particle-swarm based optimization are used to determine an optimal value for the hyper-parameters of a vectorial-support regression machine such that best performance is shown in the time series prediction. In order to validate the performance of the method, a comparison with a regression vectorial-support machine whose hyper-parameters have not been optimized will be made, being the metrics those of performance measurement like mean square error, mean absolute error, and determination coefficient. Results: The proposed method finds itself at a greater level of performance when the mean square error value is that of 0,000045 and the determination coefficient corresponds with the value of 0.998884. Conclusions: the presented and applied algorithm comes useful in order to predict time series; this algorithm is of ultimately great value to the research field; finally, implementation of this method in an epidemiological context is discussed.Objetivo: optimizar los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial mediante la adaptación de la metaheurística de enjambre de partículas para pronosticar la serie de tiempo del total de casos positivos acumulados de la reciente enfermedad COVID-19 en la ciudad de Bogotá, Colombia. Metodología: se plantea un algoritmo híbrido de regresión de soporte vectorial y optimización por enjambre de partículas para encontrar el valor óptimo de los hiperparámetros de una máquina de regresión de soporte vectorial que mejor rendimiento muestre en el pronóstico de la serie de tiempo. Se valida a través de una comparación de los valores reales con los predichos obtenidos por una máquina de regresión sin hiperparámetros optimizados, en términos de métricas de desempeño como el error cuadrático medio, error absoluto medio y coeficiente de determinación. Resultados: cualitativamente se verifica el rendimiento mediante los pronósticos obtenidos en la serie de tiempo; cuantitativamente, con un valor en el error cuadrático medio de 0,000045 y un coeficiente de determinación de 0,998884, el método propuesto presenta un mayor desempeño. Conclusiones: el algoritmo presentado y aplicado es útil para el pronóstico de series de tiempo; con este algoritmo se aporta al campo de investigación; finalmente se discute sobre la implementación de este método en el contexto epidemiológico

Model for predicting high caloric value crops yield applying optimization techniques

Este documento presenta un modelo para la predicción del rendimiento de los cultivos de trigo, arroz y maíz, que son los que proveen la mayor media de consumo proteínico en el mundo. El modelo es producto del análisis, aplicación y comparación de diferentes propuestas que combinan un sistema de inferencia difusa de tipo Mamdani y Sugeno, con una técnica de optimización determinística (algoritmo Quasi-Newton) y metaheurística (algoritmo genético). Esta combinación genera respectivamente cuatro variantes del modelo para cada cultivo, obteniendo un total de doce alternativas. La técnica metodológica aplicada para el establecimiento del modelo se basa en el análisis del conjunto de datos de entrada y salida, caracterizado por las variables lingüísticas de biomasa, radiación solar, lluvia, fracción de agua extraíble del suelo y rendimiento; en la construcción de las reglas de inferencia, la configuración de las funciones de pertenencia y la optimización de los conjuntos difusos. El modelo presentó un índice de eficiencia superior al 94% para cada cultivo; el coeficiente de determinación se encontró sobre la franja de 0.90 en cada caso. Estos resultados representan una alta fiabilidad del método de predicción propuesto, brindando mayor precisión en el cálculo sin perder interpretabilidad en la variable de rendimiento. Este enfoque se presenta como una alternativa de solución a la producción de alimentos, al proporcionar un mecanismo para la estimación del producto final de las siembras en el sector agrícola.This document presents a prediction model for the yield of wheat, rice, and corn crops, which are the ones that provide the most significant source of protein consumption in the world. This model is the result of the analysis, application, and computation of several different proposals that combine a fuzzy Mamdani and Sugeno inference system, along with a deterministic (Quasi-Newton algorithm) and meta-heuristic (genetic algorithm) optimization techniques. This combination generates, respectively, four different variants of each crop’s model, obtaining a total of twelve alternatives. The applied methodology for the establishment of the model is based upon the analysis of a set of inputs and outputs, characterized by biomass, solar radiation, rain, extractable water fractions, and yield linguistic variables; and is also based upon construction of inference rules, membership functions configuration, and fuzzy sets optimization. This model returned an efficacy index of over 94% for each crop; determination coefficient was found under a 0.90 threshold in each case. This results represent great reliability on the proposed method, offering greater precision in the calculation without compromising interpretability in the yield variable. This approach presents itself as an alternative for known food production solutions, all while it provides a mechanism so that an estimation of the final product of sowings in the agricultural field can be made