Metodología de razonamiento inductivo difuso

Sistema de predicción de contingencias ambientales en zonas urbanas basado en técnicas de Soft-Computing
Pilar Gómez Miranda

Universitat Politècnica de Catalunya Dept. Llenguatges i Sistemes Informàtics Programa d’Intel.ligència Artificial

Contenido
1. Objetivos del proyecto de tesis 2. Estado del arte de los modelos de contaminación ambiental 3. Metodología de Razonamiento InductivoDifuso (FIR) 4. Aplicaciones de la metodología FIR al modelado de contaminantes 4.1 Predicción a corto plazo (Austria) 4.2 Predicción a largo plazo (México) 5. Metodología para la Construcción Automática de Reglas en Razonamiento Inductivo Difuso (CARFIR) 6. Sistema de inferencia difuso mixto 7. Aplicación de la metodología CARFIR al modelado del sistema nervioso central humano

2. Estado del artede los modelos de contaminación atmosférica
Contaminación atmosférica Fuentes emisoras
La presencia en el aire de sustancias y formas de energía que alteran la calidad del mismo.

Antropogénicas

Naturales

Focos fijos Focos Móviles Distribución espacial

Puntuales Lineales

Focos Compuestos

Planos

• Primarios (CO,SOx,NOx,HC,partículas) • Secundarios (O3, oxidantes fotoquímicos)2. Estado del arte de los modelos de contaminación atmosférica
• Objetivo del modelo • Distribución de los edificios en zonas urbanas • Predicción de contaminantes •Local •Local-a-regional •Regional-a-Continental •Global •Corto plazo •Largo plazo • Inteligencia Artificial

• La escala espacial
Modelos de contaminación ambiental

•La escala temporal

•Técnica de modelado

•Matemáticos • Estadísticos

2. Estado del arte de los modelos de contaminación atmosférica
Escala espacial
Local

Objetivo del modelo
• El área de estudio es reducida y se

Técnicas de modelado
Estadísticos Redes Neuronales

Referencias
[Meyer and Palomino, 1994] [Tirabassi et al., 1996], [Souto et al., 1996], [Hasham et al., 1998]

da a los alrededores de las fuentes emisoras. • Prediccióna corto plazo de concentraciones de contaminantes. • Estudiar e identificar la difusión y el desplazamiento de contaminantes.

Local a regional

• Estudian la contaminación en zonas

urbanas. • Modelan y simulan las condiciones reales del transporte y la dispersión de contaminantes. • Modelado del desplazamiento de contaminantes. • Predicciones a corto y largo plazo de diferentescontaminantes.

Eulerianos Langrange Gaussianos Estadísticos Númericos Redes Neuronales Algoritmos Genéticos Árboles Bayesianos Lógica Difusa Sistema Difusos

[Schmidt et al., 2001] [Souto et. al., 1996] [Mieth et. at., 1998] [Bozó and Baranka, 1996] [Peton et al., 2000] [Perez et al., 2000] [Esparza, 1999] [Perézm 1995] [Wieland and Wotawa, 1999]

2. Estado del arte de los modelos de contaminaciónatmosférica
Lógica Difusa

Expresar el conocimiento obtenido en forma de reglas difusas

Explicar y justificar fácilmente las predicciones obtenidas

Razonamiento Inductivo Difuso

3. Metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR)
Teoría General de Sistema [Klir, 1985]
La metodología FIR surge de la teoría general de sistemas y es una herramienta que permite estudiar los modos decomportamiento de los sistemas dinámicos.

Esta metodología de modelado y simulación cualitativa se basa en la observación del comportamiento del sistema más que en el conocimiento de su estructura interna.
Datos Mediciones del sistema Cuantitativos FUSIFICACIÓN
MODELO

Datos Cualitativos

MODELADO CUALITATIVO
Máscara + Matriz I/O

Valores de la predicción

Predicción CuantitativaDEFUSIFICACIÓN

Predicción Cualitativa

SIMULACIÓN CUALITATIVA

FIR

3. Metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR)
FUSIFICACION Variables Datos

Discretización

Clases

Marcas
Clase Pertenencia Lado

Comportamiento Cualitativo Valor cuantitativo 23°C
p 1.0 e 0.8 r 0.5 . . . . t 0 -10 0

Fusificación

Valor cualitativo (Normal, 0.8,derecho)

Frío Fresco Normal...