Aprendizaje Automático en la Identificación de Sistemas. Un Caso de Estudio en la Predicción de la Generación Eléctrica de un Parque Eólico

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.4995/riai.2018.9421

Palabras clave:

Identificación de sistemas y estimación de parámetros, Incertidumbre de modelado, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático

Resumen

Uno de los mayores desafíos tecnológicos de la actualidad es la obtención de modelos predictivos de sistemas complejos. En este artículo se propone darle valor a los datos recogidos sobre un proceso utilizándolos para la identificación del mismo mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje automático. En concreto, se describe el desarrollo de un proyecto de determinación del modelo predictivo de un sistema, a partir de algoritmos de aprendizaje automático supervisado, usando como ejemplo el problema de determinar la generación de energía de un campo eólico. Para ello se estudian las transformaciones a realizar a los datos recogidos, la búsqueda del mejor algoritmo, cómo determinar la bondad del mismo y, finalmente, el entrenamiento y a juste del modelo seleccionado. Todo ello usando el lenguaje de programación Python, que dispone de librerías que facilitan este tipo de proyectos, y en el entorno de Jupyter Notebook para realiza el proyecto y divulgar los resultados.

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Biografía del autor/a

R.M. Aguilar, Universidad de La Laguna

Catedrática de Universidad

Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas

J.M. Torres, Universidad de La Laguna

Profesor Contratado Doctor

Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas

C.A. Martín, Universidad de La Laguna

Profesor Asociado

Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas

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Publicado

01-01-2019

Cómo citar

Aguilar, R., Torres, J. y Martín, C. (2019) «Aprendizaje Automático en la Identificación de Sistemas. Un Caso de Estudio en la Predicción de la Generación Eléctrica de un Parque Eólico», Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 16(1), pp. 114–127. doi: 10.4995/riai.2018.9421.

Número

Sección

Artículos