Estudio del comportamiento de modelos neuronales de sistemas MIMO acoplados

Abstract

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.