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GPC mediante descomposición en valores singulares (SVD). Análisis de componentes principales (PCA) y criterios de selección.

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GPC mediante descomposición en valores singulares (SVD). Análisis de componentes principales (PCA) y criterios de selección.

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Sanchís Saez, J. (2002). GPC mediante descomposición en valores singulares (SVD). Análisis de componentes principales (PCA) y criterios de selección [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/4924.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/4924

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Title: GPC mediante descomposición en valores singulares (SVD). Análisis de componentes principales (PCA) y criterios de selección.
Author:
Director(s): Martínez Iranzo, Miguel Andrés
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica
Read date / Event date:
2002-09-16
Issued date:
Abstract:
El control predictivo basado en modelos o Model Predictive Control (MPC), no hace referencia al diseño concreto de un controlador sino más bien a un conjunto de ideas o características para el desarrollo de estrategias de ...[+]
Subjects: Model predictive control , Pocesos siso , Procesos mimo
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/4924
Type: Tesis doctoral

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