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Luis Orihuela
Universidad de Huelva
España
José María Manzano
Universidad Loyola Andalucía
España
Núm. 45 (2024), Modelado, Simulación y Optimización
DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10952
Recibido: jun. 5, 2024 Aceptado: jul. 5, 2024 Publicado: jul. 23, 2024
Derechos de autor

Resumen

En este artículo se presenta una primera aproximación al problema de identificación no paramétrica de sistemas muestreados asíncronamente. La solución propuesta parte, en primer lugar, de la generación de un cuaderno de trayectorias, que se ajustan a partir de los datos asíncronos disponibles. Posteriormente, se presenta un mecanismo de aprendizaje no paramétrico basado en interpolación de Lipschitz. Éste permite realizar predicciones, con error acotado, del valor de los estados del sistema. El mecanismo de aprendizaje, aunque basado en la literatura, es novedoso, al tener que manejar trayectorias n-dimensionales, en vez de vectores de n dimensiones. Se valida el método sobre el sistema dinámico caótico conocido como el atractor de Lorenz.

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Citas

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