Predicción en sistemas estocásticos no lineales

• Autores: Nuria Ruiz Fuentes
• Directores de la Tesis: Mariano José Valderrama Bonnet (dir. tes.), Juan Carlos Ruiz Molina (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 1999
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Parras Guijosa (presid.), Ana María Aguilera del Pino (secret.), Jesús de la Cal Aguado (voc.), Domingo Morales González (voc.), Rafael Pérez Ocón (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Probabilidad
      • Procesos estocásticos
    • Estadística
      • Técnicas de predicción estadística
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• Resumen

  • El análisis de sitemas estocásticosno lineales se realiza generalmente mediante procedimientos de linealización segúnlos cuales obtner aproximaciones de las características de los procesos involucrados, En un primer capítulo se resmuen las características más comunes sobre procesos de segundo orden derivados de un proceso de filtrado de uni mput a través de un sistema lineal invariante en el tiempo y se establece la no linealidad de un sitema via la fución de coherencia, así como algunos ejemplos de sitemas a los que son aplicadas técnicas de linealización como las de linealización equivalente y de perturbación.Para dichas técnicas se implementan algoritmos de aproximación que depende del input aplicado y son imprecinbles para su desarrollo.

    Las técnicas antes referidas son aplicables a sistemas en que la componenete que aporta el carácter no lineal al sistema es extraible del modelo asociado, por lo que, como procedimietno alternativo se palntea el filtro extendido de Kalma también basado en linealización y aproximación de las no linealidades presentes para estimar el estado de un sistema.