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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]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/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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Metadatos del ítem

Título: GPC mediante descomposición en valores singulares (SVD). Análisis de componentes principales (PCA) y criterios de selección
Autor: Sanchís Saez, Javier
Director(es): Martínez Iranzo, Miguel Andrés
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica
Fecha acto/lectura:
2002-09-16
Fecha difusión:
Resumen:
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 ...[+]
Palabras clave: Model predictive control , Pocesos siso , Procesos mimo
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/4924
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Tipo: Tesis doctoral

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