Análisis de predictibilidad en el sistema dinámico caótico del péndulo magnético mediante la aplicación de modelos de aprendizaje automático.

Abstract

El estudio se centra en el análisis de predictibilidad de evolución de trayectorias en un péndulo magnético a partir de sus condiciones iniciales empleando modelos de aprendizaje automático. Todos los datos utilizados para las fases de entrenamiento y evaluación del problema fueron obtenidos mediante experimentación física con un péndulo magnético. Tras la realización de todo el proceso de experimentación, entrenamiento y ejecución de predicciones, los resultados de evaluación estadística denotan que no fue posible modelar computacionalmente la evolución del péndulo magnético a partir de las mediciones experimentales realizadas. Teniendo mayoritariamente errores superiores al 5% de error colectivo en medidas de MAPE y MdAPE al incrementar el lapso de tiempo de predicción. Los resultados con mayor grado de exactitud y precisión fueron para aquellos experimentos cuya configuración física consistió de 2 imanes, 1 intervalo de 1/30 s y el modelo Random Forest teniendo 1.53% de MdAPE y 6.63% de MAPE según la evaluación estadística de los resultados finales. El estudio tuvo el potencial de mejora aumentando la cantidad de datos experimentales y la realización de una separación no aleatoria de los conjuntos de datos para entrenamiento y evaluación para de evaluar la predictibilidad de trayectorias completas. (A)