Primeros Pasos¶

Â¡Bienvenido a la documentaciÃ³n de SysIdentPy! Aprende cÃ³mo empezar a usar SysIdentPy en tu proyecto. Luego explora los conceptos principales y descubre recursos adicionales para modelar sistemas dinÃ¡micos y series temporales.

ðŸ“š Â¿Buscas mÃ¡s detalles sobre modelos NARMAX? â–¼

Para informaciÃ³n completa sobre modelos, mÃ©todos y un conjunto de ejemplos y benchmarks implementados en SysIdentPy, consulta nuestro libro:

Nonlinear System Identification and Forecasting: Theory and Practice With SysIdentPy

Este libro ofrece una guÃa detallada para ayudarte en tu trabajo con SysIdentPy.

ðŸ› ï¸ TambiÃ©n puedes explorar los tutoriales en la documentaciÃ³n para ejemplos prÃ¡cticos.

Â¿QuÃ© es SysIdentPy?¶

SysIdentPy es una biblioteca Python de cÃ³digo abierto para identificaciÃ³n de sistemas usando modelos NARMAX, construida sobre NumPy y distribuida bajo la licencia BSD de 3 clÃ¡usulas. SysIdentPy proporciona una estructura flexible y fÃ¡cil de usar para construir modelos dinÃ¡micos no lineales para series temporales y sistemas dinÃ¡micos.

Con SysIdentPy, puedes:

Construir y personalizar modelos no lineales para predicciÃ³n de series temporales y sistemas dinÃ¡micos.
Utilizar tÃ©cnicas innovadoras para selecciÃ³n de estructura y estimaciÃ³n de parÃ¡metros del modelo.
Experimentar modelos NARX neuronales y otros algoritmos avanzados.

InstalaciÃ³n¶

SysIdentPy se publica como un paquete Python y puede instalarse con pip, preferiblemente en un entorno virtual. Si no tienes experiencia, desplaza la pÃ¡gina y amplÃa la caja de ayuda. Instala con:

Ãšltima VersiÃ³n

pip install sysidentpy

Soporte NARX Neural

pip install sysidentpy["all"]

VersiÃ³n EspecÃfica

pip install sysidentpy=="0.5.3"

Desde Git

pip install git+https://github.com/wilsonrljr/sysidentpy.git

â“ Â¿CÃ³mo gestionar las dependencias de mi proyecto? â–¼

Si no tienes experiencia previa con Python, recomendamos la lectura de Using Python's pip to Manage Your Projects' Dependencies , que es una excelente introducciÃ³n a la gestiÃ³n de paquetes en Python y ayuda en la resoluciÃ³n de errores.

Â¿CuÃ¡les son las principales funcionalidades de SysIdentPy?¶

ðŸ§© FilosofÃa NARMAX

Construye variaciones como NARX, NAR, ARMA, NFIR y otras.

ðŸ“ SelecciÃ³n de la Estructura

Usa mÃ©todos como FROLS, MetaMSS y combinaciones con tÃ©cnicas de estimaciÃ³n de parÃ¡metros.

ðŸ”— Funciones Base

Elige entre 8+ funciones base, combinando tipos lineales y no lineales para modelos NARMAX personalizados.

ðŸŽ¯ EstimaciÃ³n de ParÃ¡metros

MÃ¡s de 15 mÃ©todos para explorar diferentes escenarios junto con tÃ©cnicas de selecciÃ³n de estructura.

Minimiza diferentes funciones objetivo usando informaciÃ³n afÃn para estimaciÃ³n de parÃ¡metros.

ðŸ”„ SimulaciÃ³n de Modelos

Reproduce resultados de artÃculos con SimulateNARMAX. Prueba y compara modelos publicados en artÃculos.

ðŸ¤– NARX Neural (PyTorch)

Integra con PyTorch para arquitecturas NARX neuronales usando cualquier optimizador y funciÃ³n de coste.

ðŸ› ï¸ Estimadores Generales

Compatible con scikit-learn, CatBoost y mÃ¡s para crear modelos NARMAX.

Recursos adicionales¶

Â¿Te gusta SysIdentPy?¶

Â¿Te gustarÃa ayudar a SysIdentPy, a otros usuarios y al autor de la biblioteca? Puedes Â«estrellarÂ» el proyecto en GitHub haciendo clic en el botÃ³n de estrella en la esquina superior derecha de la pÃ¡gina: https://github.com/wilsonrljr/sysidentpy. âï¸

Al marcar un repositorio con estrella, lo encontrarÃ¡s mÃ¡s fÃ¡cilmente en el futuro, recibirÃ¡s sugerencias de proyectos relacionados en GitHub y ademÃ¡s valoras el trabajo del mantenedor.

Considera tambiÃ©n apoyar el proyecto haciÃ©ndote sponsor. Tu apoyo ayuda a mantener el desarrollo activo y garantiza la evoluciÃ³n continua de SysIdentPy.