Identificación Inteligente de un Proceso Fermentativo Usando el Algoritmo GMDH Modificado
Resumen: En este trabajo se aborda, de manera particular, un método para el diseño del algoritmo conocido como Group Method of Data Handling, GMDH, típico con lazo recurrente. Una modificación en una de sus fases de entrenamiento permite ampliar el número de variables utilizadas en cada capa y con e...
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2012-01-01
|
| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791211000707 |
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| author | F. Hernández F. Herrera |
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| author_sort | F. Hernández |
| collection | DOAJ |
| description | Resumen: En este trabajo se aborda, de manera particular, un método para el diseño del algoritmo conocido como Group Method of Data Handling, GMDH, típico con lazo recurrente. Una modificación en una de sus fases de entrenamiento permite ampliar el número de variables utilizadas en cada capa y con ello el área de regresión. Consecuentemente se puede obtener una estructura optimizada en sí misma de mayor complejidad, posibilitando la aparición de lazos recurrentes en las capas intermedias. Lo anterior permite una reducción del error en la modelación de procesos no lineales de lento comportamiento, como el crecimiento celular en biorreactores. El modelo se probó en una fermentación tipo feed-batch de la levadura Pichia pastoris. La estabilidad y capacidad de generalización es demostrada. El método propuesto es comparado con el GMDH típico recurrente y con otras estructuras de redes neuronales clásicas. Palabras clave: redes neuronales, recurrente, algoritmo genético, modelación, fermentación |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1697-7912 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2012-01-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
| record_format | Article |
| series | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| spelling | doaj-art-d5abc5aa1ad84aabaaca510f834552af2025-01-02T12:58:40ZspaUniversitat Politècnica de ValènciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79122012-01-0191313Identificación Inteligente de un Proceso Fermentativo Usando el Algoritmo GMDH ModificadoF. Hernández0F. Herrera1ECASA, prof. adjunto Universidad de Camagüey, 1ra paralela #15 e/ Julio Sanguily y G de Quezada, Camagüey, Cuba; Autor en correspondencia.Departamento de Automática, Fac. Ingeniería Eléctrica, Universidad Central de Las Villas, Km 7 ½ Carretera de Camajuaní, Santa Clara, CubaResumen: En este trabajo se aborda, de manera particular, un método para el diseño del algoritmo conocido como Group Method of Data Handling, GMDH, típico con lazo recurrente. Una modificación en una de sus fases de entrenamiento permite ampliar el número de variables utilizadas en cada capa y con ello el área de regresión. Consecuentemente se puede obtener una estructura optimizada en sí misma de mayor complejidad, posibilitando la aparición de lazos recurrentes en las capas intermedias. Lo anterior permite una reducción del error en la modelación de procesos no lineales de lento comportamiento, como el crecimiento celular en biorreactores. El modelo se probó en una fermentación tipo feed-batch de la levadura Pichia pastoris. La estabilidad y capacidad de generalización es demostrada. El método propuesto es comparado con el GMDH típico recurrente y con otras estructuras de redes neuronales clásicas. Palabras clave: redes neuronales, recurrente, algoritmo genético, modelación, fermentaciónhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791211000707 |
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