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Pascoli Bottura, Celso
Charagua Javier, Marleny Alicia
2023-07-05T23:08:15Z
2023-07-05T23:08:15Z
2015-12-15
https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3420689
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1627587
Descargue el texto completo en el repositorio institucional de la Universidade Estadual de Campinas: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1627587 (es_PE)
Este trabajo trata en primer lugar el problema del modelado computacional en espacio de estados de datos de serie temporal multivariada a través de la teoría de realización estocástica; para este problema aplicamos el método de realización estocástica basado en el análisis de correlación canónica propuesto por Akaike. En segundo lugar, trata el problema del modelado computacional en espacio de estados de datos estocásticos de un sistema multivariable a través de la teoría de realización estocástica con entradas exógenas; para este problema de identificación se utilizó la técnica de descomposición ortogonal desarrollada por Picci y Katayama, en que los datos son descompuestos en sus componentes determinístico y estocástico a través de la proyección ortogonal de los datos en el espacio de Hilbert generado por las entradas exógenas y de la utilización de la proyección complementaria, respectivamente. Finalmente, se presentan aplicaciones numéricas a través de “Benchmarks” y sus resultados son analizados y evaluados. (es_PE)
Este trabalho trata em primeiro lugar do problema de modelagem computacional no espaço de estado de dados de série temporal multivariada através da teoria de realização estocástica; para este problema aplicamos o método da realização estocástica baseada na análise da correlação canônica proposta por Akaike. Em segundo lugar trata do problema de modelagem computacional no espaço de estado de dados estocásticos de sistema multivariável através da teoria da realização estocástica com entradas exógenas; para este problema de identificação utilizamos a técnica de decomposição ortogonal desenvolvida por Picci e Katayama, em que os dados são decompostos em suas componentes determinística e estocástica através da projeção ortogonal dos dados no espaço de Hilbert gerado pelas entradas exógenas e da utilização da projeção complementar, respectivamente. Finalmente, aplicações numéricas são apresentadas através de "Benchmarks" e seus resultados são analisados e avaliados. (pt_BR)
Brasil. Ministério da Educação. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes). Programa de Excelência Acadêmica (PROEX) (es_PE)
Disertación de maestría (es_PE)
application/pdf (es_PE)
por (es_PE)
Universidade Estadual de Campinas (es_PE)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (es_PE)
Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDU (es_PE)
Registro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATI (es_PE)
Espacios de Hilbert (es_PE)
Modelos estocásticos (es_PE)
Series de tiempo (es_PE)
Descomposición (Matemáticas) (es_PE)
Criterio de información de Akaike (es_PE)
Modelos computacionales (es_PE)
Modelagem computacional de dados estocásticos multivariáveis no espaço de estado de séries temporais e de sistemas dinâmicos por decomposição ortogonal (es_PE)
Modelado computacional de datos estocásticos multivariables en espacio de estados de series temporales y de sistemas dinámicos por descomposición ortogonal (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (es_PE)
Ingeniería Eléctrica en el área de Automatización (es_PE)
Magíster en Ingeniería Eléctrica en el área de Automatización (es_PE)
BR (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-1337-9991 (es_PE)
41644188
Pascoli Bottura, Celso
Camino dos Santos, Juan Francisco
Giesbrecht, Mateus
http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion (es_PE)

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