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Sistemas de inferencia difusosy redes neuronales
Bernardo Bastien
Emisiones Temperatura
LΓ³gica difusa
Pensamos con un mayor grado de significado que de precision
Modelar las partes
Modelar el sistema
ππ
ππ‘= π
ππ
ππ‘, π
ππ
ππ‘= π π, πΈ
ππ
ππ‘= π
ππ
ππ‘, π
ππ
ππ‘= π π, πΈ
βπΈ and π» πΈ and π¬
Low π1 π1
Medium π2 π2
High π3 π3
error
ajuste
Datos
ValidaciΓ³n
Proyecciones
Control difuso
Control de Temperatura
CercanΓa a temperatura lΓmite
Temperatura respecto al aΓ±o anterior
Cambio en las emisiones
Control de Temperatura
Experimento Activation temperature: 1Β°CStabilzation temperature: 2Β°C
Con escenarios de emisiones bajas obtenemos estabilizaciΓ³n local y final
La amplitud del cambio en las emisiones es mayor cuando se comienza con escenarios de emisiones mayores
No pretendemos utilizar la lΓ³gica difusa paraabordar la labor de entendimiento del clima,asΓ como lo hacen los modelos de altacomplejidad. Nuestro cometido atiende mΓ‘s ala necesidad de la eficiencia en lamodelaciΓ³n climΓ‘tica para la toma decisiones
