Javier Sedano Franco , José Ramón Villar Flecha , Ángel Alonso Álvarez
Se va a discutir la representación de sistemas no lineales en tiempo discreto y el procedimiento de identificación de éstos a partir de estructuras NARMAX (Nonlinear Autoregresive Moving Average with eXogenous inputs).También se va a construir un modelo a partir de un sistema no lineal, representado a partir de ecuaciones de diferencias de segundo orden, que representa el comportamiento de una columna de destilación de metanol. Para la identificación del sistema se usará un método no paramétrico, a partir de redes neuronales artificiales ANN entrenadas con el método de Levemverg-Marquardt y optimizadas de acuerdo con la estrategia de reducción por neurocirugía OBS.
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