Resumen

Este estudio proporciona un anlisis comparativo de tcnicas de regresin para estimar la frecuencia de funcionamiento de la antena microstrip tipo C. Se comprueba el rendimiento de tcnicas de regresin bien conocidas, como la regresin lineal (LR), el rbol de regresin (RT), la regresin vectorial de soporte (SVR), la regresin gaussiana (GR) y la red neuronal artificial (ANN). Para ello, se simulan 160 antenas microstrip tipo C, de las cuales 145 se utilizan para el entrenamiento de las tcnicas de regresin y 15 para las pruebas. A partir de los resultados evaluados, se observa que la tcnica de regresin gaussiana cuadrtica pura (PQGR) presenta los ndices de error ms bajos, con 0,0109 de error medio absoluto (MAE), 0,0087 de error medio (ME), 0,0002 de error cuadrtico medio (MSE), 0,0156 de error cuadrtico medio (RMSE) y 0,5981 de error porcentual medio (APE). Como puede verse en el anlisis comparativo, el mtodo PQGR supera a otros mtodos de regresin en los datos de simulacin y medicin. El anlisis experimental muestra que la frecuencia de resonancia de las antenas de parche tipo C puede calcularse muy cerca de las medidas.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Análisis; Técnicas de regresión; Frecuencia de funcionamiento; Antena microstrip; Regresión gaussiana; Análisis experimental
• Keywords:Analysis; Regression techniques; Operating frequency; Microstrip antenna; Gaussian regression; Experimental analysis