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.
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