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Sistemas de inferencia difusosy redes neuronales
Bernardo Bastien
Emisiones Temperatura
Lógica difusa
Pensamos con un mayor grado de significado que de precision
Modelar las partes
Modelar el sistema
𝑑𝑇
𝑑𝑡= 𝑓
𝑑𝑄
𝑑𝑡, 𝑇
𝑑𝑄
𝑑𝑡= 𝑔 𝑄, 𝐸
𝑑𝑇
𝑑𝑡= 𝑓
𝑑𝑄
𝑑𝑡, 𝑇
𝑑𝑄
𝑑𝑡= 𝑔 𝑄, 𝐸
∆𝑸 and 𝑻 𝑸 and 𝑬
Low 𝑓1 𝑔1
Medium 𝑓2 𝑔2
High 𝑓3 𝑔3
error
ajuste
Datos
Validación
Proyecciones
Control difuso
Control de Temperatura
Cercanía a temperatura límite
Temperatura respecto al año anterior
Cambio en las emisiones
Control de Temperatura
Experimento Activation temperature: 1°CStabilzation temperature: 2°C
Con escenarios de emisiones bajas obtenemos estabilización local y final
La amplitud del cambio en las emisiones es mayor cuando se comienza con escenarios de emisiones mayores
No pretendemos utilizar la lógica difusa paraabordar la labor de entendimiento del clima,así como lo hacen los modelos de altacomplejidad. Nuestro cometido atiende más ala necesidad de la eficiencia en lamodelación climática para la toma decisiones
