Aplicación del algoritmo AdaBoost.RT para la predicción del indice COLCAP y el diseño de un controlador no lineal

En este proyecto se generó un modelo de predicción del Índice COLCAP y un controlador con características no lineales basados en el algoritmo AdaBoost.RT con φ auto-adaptativo. Para el caso de la predicción se lleva a cabo a partir de acciones que hacen parte de la bolsa de valores colombiana y a partir de los valores de las acciones del día actual se realiza la predicción del índice COLCAP del día siguiente, obteniendo un modelo con 48 aprendices débiles y un error promedio porcentual del 1.247%. En cuanto al caso de control se estabilizó el sistema del péndulo invertido por medio de un controlador diseñado a partir del algoritmo AdaBoost, obteniendo un modelo con con 39 aprendices débiles, Overshoot de 2.08° y tiempo de estabilización de 4.16s. En ambos casos fue necesario sintonizar los parámetros del algoritmo de acuerdo al problema a resolver.

• Autores: Reyes Fajardo, Laura Marcela
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/5232
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/5232
• Palabra clave: AdaBoost.RT; Predicción; Control; COLCAP; Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Algoritmos (Computadores); Redes neurales (Computadores); Control automático; AdaBoost.RT; Prediction; Control; COLCAP
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