Resumen

Se propone una red neuronal de ondícula con retardo temporal basada en el modelo autorregresivo no lineal con entradas exógenas (NARMAX), y se aplica el método de sensibilidad en la selección de las entradas de la red. La inclusión de información del sistema retardado mejora la capacidad de las redes para representar los cambios dinámicos de sistemas variables en el tiempo. La implementación del análisis de sensibilidad reduce la dimensión de las entradas, así como la dimensión de las redes, mejorando así su capacidad de generalización. La red neuronal de ondícula con retardo temporal se implementó para predecir el movimiento en tiempo real de un barco, se realizaron simulaciones basadas en los datos medidos del buque YUKUN, y los resultados demuestran la viabilidad del método propuesto.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Red neuronal de ondaletas; Retardo temporal; Método de sensibilidad; Modelo NARMAX; Información del sistema retardado; Predicción del movimiento de barcos
• Keywords:Wavelet neural network; Time delay; Sensitivity method; NARMAX model; Delayed system information; Ship motion prediction