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 pa...
- 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
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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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. |
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Gaona Barrera, Andrés EduardoReyes Fajardo, Laura Marcela2017-04-03T20:48:14Z2017-04-03T20:48:14Z2017-02-27http://hdl.handle.net/11349/5232En 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.In this project, a prediction model of the COLCAP Index and a controller with nonlinear characteristics based on the AdaBoost.RT algorithm with self-adaptive φ were generated. For the case of the prediction is carried out from actions that are part of the Colombian stock exchange and from the values of the actions of the current day the prediction of the index COLCAP of the following day is realized, obtaining a model with 48 Weak Learners and an average percentage error of 1.247%. As for the control case, the inverted pendulum system was stabilized by means of a controller designed from the AdaBoost algorithm, obtaining a model with 39 Weak Learners, Overshoot of 2.08 ° and stabilization time of 4.16s. In both cases it was necessary to tune the parameters of the algorithm according to the problem to be solved.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2AdaBoost.RTPredicciónControlCOLCAPIngeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasAlgoritmos (Computadores)Redes neurales (Computadores)Control automáticoAdaBoost.RTPredictionControlCOLCAPAplicación del algoritmo AdaBoost.RT para la predicción del indice COLCAP y el diseño de un controlador no linealApplication of the AdaBoost.RT algorithm for the prediction of the COLCAP index and the design of a nonlinear controllerinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILReyesFajardoLauraMarcela2017.pdf.jpgReyesFajardoLauraMarcela2017.pdf.jpgIM 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