Modelo para la predicción y evaluación de la demanda de agua potable mediante redes neuronales artificiales de la Empresa Pública de Agua Potable y Alcantarillado Antonio Ante

Abstract

El presente trabajo de grado tiene como objetivo principal pronosticar la demanda de agua potable de los años 2023 y 2024 con los datos de la Empresa Pública de Agua Potable y Alcantarillado de Antonio Ante. Se ha utilizado redes neuronales artificiales en busca de mejorar la distribución del recurso hídrico dentro del cantón. La investigación documental relacionada con redes neuronales artificiales y su funcionamiento permitió establecer las bases teóricas para un correcto desarrollo de la investigación. Con el análisis de la estacionalidad y autocorrelación, se pudo identificar el comportamiento y la tendencia que adopta la demanda de agua potable. Sin dejar de lado los usuarios que emplean a diario este recurso. Con la comparación de modelos de pronósticos de Regresión Lineal y SARIMA (2,0,2) (1,0,1), se pudo probar el comportamiento y el error de cada uno. La métrica de comparación fue el RMSE con un 148,12 para RNA, en el SARIMA arrojó un resultado de 12459,1 y el de Regresión Lineal un valor de 22560,39. Dejando en evidencia que el mejor modelo para la demanda de agua potable es el de Redes Neuronales Artificiales. Con los resultados obtenidos de la demanda de agua potable para los dos siguientes años, la empresa logrará cubrir este requerimiento, sin embargo, esta debe centrarse en reducir el índice de agua no contabilizada y aumentar el porcentaje de continuidad del servicio para evitar desabastecimiento y brindar un servicio de calidad.