Revisión de los métodos basados en datos para el modelado de la subestructura numérica y el impacto de aplicar métodos de compresión en el marco de la simulación híbrida en tiempo-real

En este documento se realiza la revisión del estado del arte del uso de métodos basados en datos para modelar la subestructura numérica en el marco de la Simulación Híbrida en Tiempo-Real

• Autores: Cardona Cañaveral, Vhanessa
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/58669
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/58669
• Palabra clave: Métodos basados en datos; Redes neuronales; Modelado de la subestructura numérica; Métodos de compresión; Simulación Híbrida en Tiempo-Real; Redes neurales (Computadores); Agentes inteligentes (Programas para computador); Procesamiento de datos en tiempo real; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional