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dc.contributor.authorIturbe, Lucía
dc.contributor.authorIrigoyen, Eloy
dc.contributor.authorLarrea, Mikel
dc.contributor.authorGómez-Garay, Vicente
dc.contributor.authorSanchís, Javier
dc.date.accessioned2023-10-06T11:34:49Z
dc.date.available2023-10-06T11:34:49Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationIturbe, L., Irigoyen, E., Larrea, M., Gómez-Garay, V., Sanchís, J. 2023. Estudio del comportamiento de modelos neuronales de sistemas MIMO acoplados. XLIV Jornadas de Autom´atica, 162-167. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.162es_ES
dc.identifier.isbn978‐84‐9749‐860‐9
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/33571
dc.description.abstract[Resumen] En la actualidad, son muchos los trabajos donde se utilizan modelos neuronales para reproducir las dinámicas de complejos sistemas no lineales. Existe un amplio estudio para propuestas que contemplan sistemas monovariables. Pero cuando se trata de lograr un modelo integral de un sistema multivariable (MIMO) son muchas las incógnitas que se presentan, además de las clásicas relacionadas con la capacidad de la red neuronal de reproducir la salida del sistema en predicciones a una muestra o con la robustez de dicho modelo neuronal a determinadas perturbaciones o incertidumbres aparecidas en el sistema. Cuando se trata de trabajar con sistemas MIMO surgen nuevos retos como son la predicción a futuro realizada por dicho modelo y los acoplamientos inherentes en el mismo. Por ello, este trabajo propone introducir en la validación de modelos neuronales un análisis metodológico donde se consideren todas estas variantes. Como caso de uso, este trabajo presentará el modelo neuronal de un sistema de refrigeración de una pila de combustible tipo PEM.es_ES
dc.description.abstract[Abstract] At present, there are many works where neural models are used to reproduce the dynamics of complex non-linear systems. There is an extensive study for proposals that contemplate monovariable systems. But when it comes to achieving an integral model of a multivariable system (MIMO), many issues arise, in addition to the classic ones related to the capacity of the neural network to reproduce the output of the system in one-sample predictions or with the robustness of the neural model to certain perturbations or uncertainties appearing in the system. When it comes to working with MIMO systems, new challenges arise, such as the forward prediction performed by the model and the couplings inherent in it. Therefore, this work proposes to introduce in the validation of neural models a methodological analysis where all these variants are considered. As a use case, this work will present the neural model of a PEM fuel cell cooling system.es_ES
dc.description.sponsorshipMinisterio de Ciencia e Innovación; PID2020-120087GB-C22es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidade da Coruña. Servizo de Publicaciónses_ES
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.162es_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectModelo neuronales_ES
dc.subjectSistemas multivariableses_ES
dc.subjectDinámicas complejases_ES
dc.subjectVariables acopladases_ES
dc.subjectControl predictivoes_ES
dc.subjectNeural modelses_ES
dc.subjectMultivariables systemses_ES
dc.subjectComplex dynamicses_ES
dc.subjectCoupling variableses_ES
dc.subjectPredictive controles_ES
dc.titleEstudio del comportamiento de modelos neuronales de sistemas MIMO acopladoses_ES
dc.title.alternativeStudy of the neural models behaviour of coupled MIMO systemses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.startPage162es_ES
UDC.endPage167es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.162
UDC.conferenceTitleXLIV Jornadas de Automáticaes_ES


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