Reglas para predecir el cumplimiento de la calidad del agua residual en una planta tratadora con minería de datos
DOI:
https://doi.org/10.4114/intartif.vol21iss62pp13-24Keywords:
Demanda bioquímica de oxígeno, árbol de decisión, variables nominales, clasificación, minería de datosAbstract
Un problema que enfrentan los organismos operadores de agua, es el cumplimiento de la normatividad
en la calidad del agua residual tratada. Por lo que es recomendable implementar estrategias que favorezcan el
cumplimiento de las regulaciones. La minería de datos es una herramienta que permite predecir la calidad del agua
en el efluente de los sistemas de tratamiento. En el presente estudio se propone un criterio para el pre procesado de
datos 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 cumplimiento
con la normatividad. Es importante indicar que a la fecha existen procedimientos con minería de datos para
predecir 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 se
indican los procesos industriales que generan materia orgánica y otros contaminantes.
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Inteligencia Artificial (Ed. IBERAMIA)
ISSN: 1988-3064 (on line).
(C) IBERAMIA & The Authors