Reglas para predecir el cumplimiento de la calidad del agua residual en una planta tratadora con minería de datos

• Autores: Facundo Cortés Martínez, Alejandro Treviño Cansino, María Aracelia Alcorta García, Arturo Tadeo Espinoza Fraire, José Armando Sáenz Esqueda, Julio Gerardo Lozoya Velez
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 21, Nº. 62, 2018 (Ejemplar dedicado a: Inteligencia Artificial (December 2018)), págs. 13-24
• Idioma: inglés
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  • Un problema que enfrentan los organismos operadores de agua, es el cumplimiento de la normatividaden la calidad del agua residual tratada. Por lo que es recomendable implementar estrategias que favorezcan elcumplimiento de las regulaciones. La minería de datos es una herramienta que permite predecir la calidad del aguaen el efluente de los sistemas de tratamiento. En el presente estudio se propone un criterio para el pre procesado dedatos donde se consideraron variables nominales. Luego se aplicó el sistema de minería de datos (clasificación)para definir la predicción de la calidad del agua. Se aplicaron los siguientes clasificadores: OneR; decisión tables,J48, árbol de decisión de un solo nivel; PART y LMT. Los resultados muestran que el mejor algoritmo fue el J48:87.35 % de instancias correctamente clasificadas. El árbol de decisión determinó dos reglas para el cumplimientocon la normatividad. Es importante indicar que a la fecha existen procedimientos con minería de datos parapredecir la calidad del efluente de un sistema de tratamiento, pero utilizan estrictamente variables numéricas;mientras que en el presente trabajo se utilizaron variables nominales, finalmente se discuten los resultados y seindican los procesos industriales que generan materia orgánica y otros contaminantes.