RT info:eu-repo/semantics/conferenceProceedings
T1 Estudio de estructuras neuronales NARX para reproducir el comportamiento de sistemas con dinámicas complejas
A1 Alonso, Aimar
A1 Zabaljauregi, Asier
A1 Irigoyen, Eloy
A1 Larrea, Mikel
A2 Domínguez GonzálezM.
A2 Cabrera SantanaP.J.
A2 Irigoyen GordoE.
A2 Otros
K1 Ingeniería de sistemas
K1 Redes neuronales artificiales
K1 Sistemas no lineales
K1 1207.14 Formulación de Sistemas
AB [ES] Este trabajo presenta un estudio preliminar donde se valorar´a la eficiencia de las redes neuronales artificiales de topología NARX (Nonlinear Autoregressive eXogenous) en la reproducción del comportamiento de sistemas con dinámicas complejas. Estas estructuras neuronales se diseñarán para reproducir tanto sistemas monovariables, como multivariables, siguiendo un mismo planteamiento metodológico. Los mencionados estudios están dirigidos a proporcionar dichos modelos neuronales a futuras estrategias de control dependientes de modelos dinámicos, como es el caso del control predictivo no lineal basado en modelos, el cual constituye una línea de trabajo dentro del grupo de investigación de control inteligente (GICI) de la UPV/EHU.
PB Universidad de León
SN 978-84-18490-65-1
LK http://hdl.handle.net/10612/16886
UL http://hdl.handle.net/10612/16886
NO Alonso, A., Zabaljauregi, A, Irigoyen, E., Larrea, M., (2022). Estudio de estructuras neuronales NARX para reproducir el comportamiento de sistemas con dinámicas complejas. XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022. 57-60
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 17-jun-2024