Multivariable Evolving Fuzzy Modeling Approach with Time Varying Order State Space

  • Antonio Barros Feitosa Júnior UFMA
  • Ginalber Luiz de Oliveira Serra IFMA

Resumo


Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para a identificação de sistemas dinâmicos multivariável não lineares via modelo nebuloso evolutivo. O modelo evolutivo obtido é capaz de adaptar sua estrutura de forma autônoma, de acordo com o fluxo de dados. Os submodelos locais, no consequente das regras nebulosas, no espaço de estados, são capazes de ajustar sua ordem em função do tempo, para cada regra nebulosa, independentemente. Além disso, esta metodologia visa reduzir o número de parâmetros do algoritmo a serem especificados durante sua inicialização. A metodologia proposta foi aplicada para identificação de um evaporador industrial, cujos resultados demonstram sua aplicabilidade.

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Publicado
28/11/2022
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FEITOSA JÚNIOR, Antonio Barros; SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira. Multivariable Evolving Fuzzy Modeling Approach with Time Varying Order State Space. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 19. , 2022, Campinas/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 648-659. ISSN 2763-9061. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.226779.