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UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS DE META-CLASIFICACIÓN PARA LA MEJORA DE LOS MODELOS PREDICTIVOS DE CONTROL

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MAYO 2013   -  Volumen: 88 -  Páginas: 290-298

DOI:

https://doi.org/10.6036/5426

Autores:

JAVIER NIEVES ACEDO [UNIVERSIDAD DE DEUSTO - ESPAÑA] - IGOR SANTOS GRUEIRO -
PABLO GARCIA BRINGAS

Materias:

  • TECNOLOGÍA METALÚRGICA (FUNDICION DE PRECISION )

Descargas:   50

Citas Web of Science:  3

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Palabras clave:
modelo predictivo de control, aprendizaje automáti
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
Un Modelo Predictivo de Control (MPC) es un sistema que permite llevar a cabo el control de una planta de producción. Para poder desempeñar su labor fundamental, este tipo de sistemas se compone de varias fases o etapas. Una de las más importantes es la fase que permite predecir la situación en la que se va a encontrar la planta en un momento dado. La mayoría de los avances realizados en este campo han estado ligados a los MPC lineales, a pesar de que el proceso que se intenta representar no lo sea. Así, en este artículo presentamos un nuevo enfoque para generar un sistema de predicción híbrido mediante una combinación de modelos de aprendizaje automático.

Palabras clave: modelo predictivo de control, aprendizaje automático, predicción de defectos, minería de datos, optimización de procesos.

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