Resumen
La modelización de derivadas es una técnica muy utilizada en la estimación de soluciones de sistemas de ecuaciones diferenciales cuya solución numérica tiene una complejidad computacional intratable o en la que la presencia de errores o perturbaciones infinitesimales puede provocar su divergencia. La cuantificación de la incertidumbre que se produce al estimar la solución en una malla finita es un problema abierto y ha sido abordado desde diversas aproximaciones robabilísticas. En este trabajo se aborda la estimación de la incertidumbre de soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias mediante un proceso de GP en un espacio de funciones suavizadas, implementando un algoritmo que permite estimar los estados de la solución x(t) y sus derivadas de forma secuencial. Además, se propone la adición de expansiones polinómicas del caos (PCE) utilizando las distribuciones resultantes del algoritmo para mejorar la predicción del mismo. Para ilustrar la metodología, se probaron los algoritmos en tres sistemas conocidos de ecuaciones diferenciales ordinarias y se cuantificó su eficacia mediante tres medidas de rendimiento, resultando una mejora global de la predicción al añadir la expansión polinómica del caos.
Título traducido de la contribución | Sistema de Gestión con Lógica Difusa para Gobernadores de Referencia: Un Caso de Estudio en Hospitales |
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Idioma original | Inglés estadounidense |
DOI | |
Estado | Publicada - 3 nov. 2021 |
Evento | 9no Congreso Ecuatoriano de Tecnologías de Información y Comunicación (TICEC 2021) - EC Duración: 24 nov. 2021 → 26 nov. 2021 https://ticec2021.cedia.edu.ec/index.php/es/ |
Conferencia
Conferencia | 9no Congreso Ecuatoriano de Tecnologías de Información y Comunicación (TICEC 2021) |
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Período | 24/11/21 → 26/11/21 |
Dirección de internet |
Palabras clave
- Optimization
- Fuzzy logic
- Hospitality
Areas de Conocimiento del CACES
- 317A Electricidad y energía