Modelado y predicción de sistemas dinámicos mediante el uso de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)

Martínez Notario, Álvaro (2021). Modelado y predicción de sistemas dinámicos mediante el uso de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Modelado y predicción de sistemas dinámicos mediante el uso de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
Author/s:
  • Martínez Notario, Álvaro
Contributor/s:
  • González Herranz, Roberto
  • Al-Hadithi, Basil M.
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
Date: 25 June 2021
Subjects:
Freetext Keywords: máquinas de soporte vectorial, ingeniería de control, modelado de sistemas, machine learning, prediccion de sistemas
Faculty: E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - Non commercial - Share

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Abstract

En este trabajo se desarrolla un método mediante el uso de Máquinas de Soporte Vectorial de Regresión (SVM-R/SVR) para el modelado en caja negra de sistemas dinámicos. Posteriormente se compara el desempeño de las SVR con otros métodos de modelado y estimación de sistemas como redes neuronales o modelos polinómicos. La última parte del trabajo consiste en aplicar los modelos obtenidos por las SVR en el área del control de sistemas dinámicos tanto lineales como no lineales. Para ello se diseña una acción correctora basada en el modelo de la SVR. Mediante la predicción de valores futuros usando la SVR, se genera una señal de control complementaria para mejorar el rendimento de diversos sistemas dinámicos.

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Item ID: 68650
DC Identifier: https://oa.upm.es/68650/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68650
Deposited by: Álvaro Martínez Notario
Deposited on: 26 Sep 2021 05:31
Last Modified: 26 Sep 2021 05:31
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