- -

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

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

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

Mostrar el registro completo del ítem

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

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: GPC mediante descomposición en valores singulares (SVD). Análisis de componentes principales (PCA) y criterios de selección.
Autor:
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 difusión:
Fecha acto/lectura: 2002-09-16
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
Tipo: Tesis doctoral

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem