Resumen

En este artculo se propone un nuevo algoritmo de optimizacin para sensores blandos basados en perceptrones multicapa (MLP). El enfoque propuesto integra la seleccin de variables de entrada y la optimizacin de la capa oculta en MLP en un problema de optimizacin con restricciones. El garrote no negativo (NNG) se implementa para realizar la contraccin de las variables de entrada y la optimizacin de la capa oculta simultneamente. El parmetro ptimo de garrote del NNG se determina combinando la validacin cruzada con el criterio de informacin de Hannan-Quinn. El rendimiento del algoritmo se demuestra mediante un conjunto de datos artificiales y la aplicacin prctica del proceso de desulfuracin en una central trmica. Los resultados comparativos demostraron que el algoritmo desarrollado poda construir modelos ms sencillos y precisos que otros algoritmos de sensores blandos del estado del arte.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Algoritmo de optimización; Perceptrón multicapa; Sensores blandos; Selección de variables de entrada; Optimización de la capa oculta; Garrote no negativo
• Keywords:Optimization algorithm; Multilayer perceptron; Soft sensors; Input variable selection; Hidden layer optimization; Nonnegative garrote