Archivo para junio 27th, 2014


data_wind_and_prediction_with_RNA

Estimados(as), pues en la gráfica tiene dos curvas, una de ellas son los datos colectados en campo (color azul) de velocidad de viento. La otra línea de color rojo es el aprendizaje de la red neuronal, en algunos lugares es más o menos que la curva real. Puede ver que las escalas se han trabajado en por unidad, esto para tener una idea del porcentaje de desviación desde los datos reales, por ende, la desviación es baja. Sin embargo, el punto de inicio coincide con el de la red neuronal, esto da mala espina, dado que en el caso de otra secuencia de valores, la red neuronal no podría predecir el valor inicial (la cual es una de las condiciones a darle para que inicie su trabajo de aprendizaje); pero, esto a la vez es una excelente oportunidad, dado que hay campo libre para desarrollar métodos y técnicas que conlleven a ajustar el aprendizaje a algún valor que durante el tiempo de estudio exista. Bueno esto lo desarrollé en Matlab de MathWorks Inc, méritos para la empresa americana y espero que les guste e interese.


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RNA_analizando_viento

Y resultó que tras algunas horas de programar y programar y limpiar errores en el código, aparece esta ventana en que la RNA esta “aprendiendo”… vaya que interesante ver que de una u otra manera ello es posible realizarlo, sin embargo, evaluar si una, dos, tres, cuatro o más neuronas son las suficientes es buen tema y hasta cierto punto lo podría relacionar con enfermedades degenerativas como Alzheimer y Parkinson (por eso mis estimados siempre lean, piensen y hagan deporte sanamente para evitar estas dolencias). Puedo agregar algunas cosas a todo esto:

  • Es grande el número de iteraciones que se dan (que no te sorprenda, lo bueno es que cada vez hay laptop y computadoras de mayor capacidad)
  • Toma un tiempo de cálculo (no significa que demora mucho como varios minutos o dias, todo depende del arte del programador también)
  • Toma un costo computacional (no significa que te vas a quedar sin memoria RAM o sin espacio en el disco duro, refuerzo que todo depende del arte del programador también)
  • Lo que analiza acá es la velocidad del viento en un período de tiempo, esto es ya bastante complicado considerando que tiene un comportamiento aleatorio captado en el lugar de estudio.

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Sector Residencial

medellin_sector_residencial

Sector Comercial

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Sector Industrial

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La interpolación se usa para obtener datos intermedios a partir de una tabla en la cual los valores del conjunto de llegada (Yi) son conocidos con gran precisión. Las funciones que suelen utilizarse para interpolar se seleccionan, principalmente, como funciones polinómicas. En caso de que la formulación analítica del problema sea conocida, se trata de obtener los coeficientes óptimos que permitan ajustar dicha formulación al conjunto de datos.
El polinomio de interpolación de grado n se podrá escribir en forma genérica como:

polinomio_interpolacion

 

Y esto resulta muy bueno en el caso de renovables, en donde, se tiene datos discretos de las variables medio ambientales y de funcionamiento. Quizás con la implementación de smart grids y microgrid la toma de datos se hace con pequeños intervalos de tiempo que podría pensarse en un continuo de la señal; pero usualmente ahora, se tiene “criterios” aún un tanto antiguos, de sacar promedios de velocidad de viento de cada hora o algo así, y en esa hora, cuantas cosas no puede haber sucedido sobre o en la turbina eólica… Ok, esto es una forma de interpolación y como vos sabeis lo programo en Matlab/Simulink de MathWorks Inc.

Una dificultad práctica que ocurre con la interpolación consiste en que el término de error de la aproximación es difícil de aplicar. Generalmente el grado del polinomio necesario para lograr la exactitud deseada no se conoce.


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Existen dos categorías de algoritmos de aprendizaje: el Descenso por gradiente, y técnicas de entrenamiento de segundo orden (Gradiente Conjugado, Levenberg-Marquardt -LM).

Todos los algoritmos parten de una condición inicial x(0) y luego se modifican por etapas de acuerdo con:

x(k+1) = \alpha * p(k)

donde p(k) representa una dirección de búsqueda y el escalar positivo a es la tasa de aprendizaje, que determina la longitud del paso.

El entrenamiento finaliza cuando una de las siguientes condiciones se presenta:

  1. Cuando se ha alcanzado la cantidad máxima de iteraciones.
  2. Cuando se ha alcanzado el error final deseado.
  3. La ejecución del gradiente alcanza un valor por debajo del mínimo gradiente.

Hay que recordar que la función de activación de cada neurona es la función sigmoidal.

funcion_sigmoidea


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