vol. 1 núm. 1 (2022): aci. vol 1. no 1.

 El sector floricultor es muy importante en la sabana de Bogotá gracias a la alta productividad y competencia a nivel económico en el país. Al ser uno de los sectores agrícolas más desarrollados, requiere de tecnologías que ayuden a la mejora continua del proceso. Cambios negativos en el clima contribuyen a la afectación en la productividad, por lo que es de gran importancia conocer estos posibles cambios en variables climáticas como lo son la precipitación, humedad y temperatura. Se pretende obtener un buen modelo con el que se pueda pronosticar cambios en las temperaturas mínimas para el correcto desarrollo fisiológico de la rosa. El pronóstico fue realizado con una base de datos de una compañía floricultora de la Sabana de Bogotá y consistió en la obtención de un pronóstico de temperaturas mínimas para el mes de febrero del año 2022. Se obtuvieron tres pronósticos, uno con un modelo ARIMA, uno con redes neuronales de retroalimentación y otro con redes neuronales recurrentes, los cuales se compararon con los valores reales. Los resultados indican menor error en el modelo ARIMA pero mayor variación en las temperaturas mínimas con las redes neuronales recurrentes, por lo que se considera necesario elaborar un modelo de series multivariadas en el que se incluyan variables como temperatura máxima y humedad relativa para que el modelo sea más acertado a los datos reales.