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Método para la regulación de un proceso termodinámico en el que se miden las magnitudes de proceso del sistema, se calculan predicciones en una red neural mediante un modelo de procesos actual y entrenado, se comparan con objetivos de optimización y se ejecutan en el sistema acciones adecuadas para regular el proceso, analizando automáticamente el proceso al tiempo que se desarrolla el funcionamiento normal, formándose a partir de las magnitudes de proceso obtenidas y relevantes para el modelo varios modelos de procesos nuevos para redes neurales con distinta topología, entrenándose los distintos tipos de redes neurales y comparándose las predicciones con el modelo de procesos actual y, en caso de que la precisión de las predicciones de uno de los modelos de procesos nuevos sea mayor que la del modelo de procesos actual, sustituyéndolo por el nuevo modelo de procesos.
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