Red neuronal estructurada en el espacio de estados como modelo de caja gris

[Resumen] La Red Neuronal en el Espacio de Estados (RNEE) ha demostrado muy buenas propiedades en el modelado de sistemas dinámicos. En este artículo, proponemos una evolución de dicha red neuronal cuando la información sobre la estructura interna del sistema está disponible mediante algún tipo de modelo. Con esta información se puede obtener un modelo de caja gris que representa de forma más fidedigna el sistema modelado. Este modelo ha sido bautizado como Red Neuronal Estructurada en el Espacio de Estados (RNEEE). Se presenta un ejemplo sobre un caso de estudio en simulación. [Abstract] State space neural networks (ssNN) has demonstrated very good properties when modelling dynamic systems in the past. In this paper we propose an evolution of the neural network when information about the inner structure of the system is available in the form any kind of model. With this information, a grey-box model is obtained that represents in a better way the system to be modelled. This model has been named structured state space neural network (sssNN). A simulated example is presented as a case study Junta de Castilla y León; CLU 2017-09 Ministerio de Economía y Competitividad; DPI2015-67341-C2-2-R