Resumen

GUTIERREZ LABRADOR, Julio César; PEREZ ONES, Osney  y  ZUMALACARREGUI DE CARDENAS, Lourdes. Redes neuronales artificiales para estimar propiedades físicas, termodinámicas y de equilibrio de mezclas etanol-agua. Universidad y Sociedad [online]. 2021, vol.13, n.6, pp. 514-525.  Epub 10-Dic-2021. ISSN 2218-3620.

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar redes neuronales para la predicción de propiedades físicas, termodinámicas y de equilibrio de la mezcla etanol-agua, a partir de la recopilación de datos existentes en la literatura. Se realiza la limpieza de la base de datos y su transformación aplicando el criterio de los máximos. Se utiliza como tipo de red la perceptrón multicapas con tres capas y para el entrenamiento se usa la retroalimentación hacia atrás, con funciones de activación sigmoidea e hiperbólica. El error cuadrático medio (ECM), el coeficiente de regresión (R), así como el error relativo promedio (ERP) y la prueba de Friedman, son los criterios empleados para determinar la mejor red. La importancia relativa de las variables independientes en la predicción se determina mediante el empleo del método de los pesos. Se diseña una interfaz de usuario personalizada, que unifica las redes neuronales seleccionadas.

Palabras clave : Redes neuronales artificiales; propiedades físicas; propiedades termodinámicas; propiedades de equilibrio; interfaz de usuario.

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