APLICACIÓN DE REDES NEURONALES EN MODELOS DINÁMICOS PARA LA DEFINICIÓN DE ECUACIONES - Perfil
Código:
2360
Autor(es):
Cardona Siles Alex
Area(s):
Dinámica de Sistemas
Simulación
Gestión de Inicio:
1/2019
Modalidad:
Proyecto de Grado
Carrera:
Licenciatura en Ingenieria de Sistemas
Tutor:
Msc. Ing. Jorge Walter Orellana Araoz
Objetivo General:
Facilitar la definición de ecuaciones para la simulación de modelos dinámicos, usando redes neuronales con el fin mejorar la exactitud de los datos generados en las simulaciones.
Objetivos específicos:
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Definir un modelo base de complejidad media, que sirva como punto de comparación para otros modelos.
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Realizar simulaciones y obtener datos, sobre varios modelos que usen técnicas de interpolación.
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Definir una arquitectura de red neuronal que pueda aproximar una gran variedad de funciones matemáticas para luego suplantar partes del modelo base.
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Realizar simulaciones sobre el modelo base para obtener datos que serán contrastados con otros modelos.
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Realizar simulaciones y obtener datos, sobre varios modelos que usen redes neuronales.
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Contrastar los datos del modelo base con los datos de los otros modelos para obtener los grados de exactitud.
Descripción :
Actualmente los modelos son usados en una gran diversidad de áreas, para poder conocer y estudiar una gran diversidad de sistemas, esto requiere que se pueda crear modelos matemáticos que aproximen los procesos que suceden en la realidad. Este trabajo busca estudiar los efectos de usar redes neuronales para aproximar los procesos que se realizan en un sistema y contrastar los resultados con otras técnicas de formulación de ecuaciones.
