Modeling of complex nonlinear dynamic systems using temporal convolution neural networks

An increasingly important class of nonlinear systems includes the nonaffine hybrid systems, in particular those in which the underlying dynamics explicitly depends on a switching signal. When the inherent complexity is treatable and the phenomena governing the system dynamics are known an implicit model can be derived to describe its behaviour over time. Conversely, when these assumptions are not met the system dynamics can still be approximated by regression-based techniques, provided a dataset comprising inputs and outputs collected from the system is available. One approach to deal with data driven modelling relies on computational intelligent frameworks, in which artificial neural networks stand out as a prominent class of universal approximation black box models. This work aims to explore 1D Convolutional Neural Networks capabilities, in which the inputs are represented by regressors and structural configuration parameters, to modelling nonlinear hybrid dynamic systems. Moreover, in order evaluate the intrinsic ability to transparently approximate hybrid dynamics, this deep neural network architecture is compared to a shallow multilayer layer perceptron framework, in which each structural configuration is independently approximated.Uma classe de sistemas não lineares que tem vindo a ganhar cada vez mais importância é a dos sistemas híbridos não-afins, em particular aqueles em que a dinâmica subjacente depende explicitamente de um sinal de comutação. Quando a complexidade inerente é tratável e os fenómenos que controlam a dinâmica do sistema são conhecidos, é possível obter-se um modelo implícito para descrever seu comportamento ao longo do tempo. Por outro lado, quando essas suposições não são cumpridas, a dinâmica do sistema pode ainda ser aproximada por técnicas baseadas em regressão, desde que um conjunto de dados contendo as entradas e as saídas do sistema esteja disponível. Uma abordagem para lidar com o problema de modelação experimental recorrendo a técnicas de inteligência computacional, na quais as redes neuronais artificiais se destacam como uma das classes proeminentes de aproximadores universais. Este trabalho tem como objetivo explorar as capacidades de redes neuronais convolutivas 1D, onde as entradas são representadas por regressores e parâmetros de configuração estrutural. Além disso, para avaliar a capacidade intrínseca para a aproximação de dinâmicas híbridas, esta arquitetura de rede neuronal profunda é comparada a uma estrutura neuronal proactivas multicamada, na qual cada configuração estrutural é independentemente aproximada