Abstract

RANGEL MONTES DE OCA, Lazara; CHAVEZ ESPONDA, Dunia; GARCIA PEREIRA, Annia  and  HERNANDEZ GOMEZ, Antihus. Aplicación de las series temporales para predecir las propiedades de calidad de la piña (Ananas Comosus.), variedad Cayena Lisa, durante el proceso de maduración a temperatura ambiente con respecto al tiempo real. Rev Cie Téc Agr [online]. 2013, vol.22, n.4, pp.32-35. ISSN 2071-0054.

En el mundo actual el uso de las técnicas de análisis estadístico representa una novedosa alternativa en los procesos de poscosecha, permitiendo ahorrar tiempo y gastos innecesarios a través del conocimiento del comportamiento de las propiedades que definen la calidad de los productos agrícolas durante su almacenamiento. La investigación a partir de trabajos realizados tiene como objetivo aplicar las series temporales para predecir las propiedades de calidad de la piña (Ananas Comosus.), variedad Cayena Lisa, durante el proceso de maduración a temperatura ambiente con respecto al tiempo real. Para ello se realizó un análisis de los resultados obtenidos en trabajos que conciernen a esta temática los cuales poseen cierto reconocimiento, relacionando estos valores reales determinados con técnicas tradicionales con los modelos de predicción obtenidos (para masa, firmeza, SSC y pH) utilizando el software especializado Statgraphics, versión 5.1. Como resultado principal se obtuvo que las series temporales que constituyen una herramienta capaz de predecir las propiedades de calidad de la piña en tiempo real durante el proceso de maduración a temperatura ambiente, mostrando que los mejores modelos de predicción para las propiedades de masa, el pH y la firmeza fueron los de Tendencia lineal. En el caso de la propiedad SSC, el modelo que mejor se ajustó a su comportamiento fue el de Suavizado exponencial lineal de Brown. Estos modelos de pronósticos constituyen un aporte significativo en su rama ya que permiten predecir valores de estas propiedades en la fruta de la piña a corto y mediano plazo con una confianza del 95%.

Keywords : series temporales; predicción; calidad de frutos; propiedades.

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