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

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.