Modelo para la predicción y evaluación de la demanda de agua potable de Emapala EP mediante redes neuronales artificiales

Abstract

En la presente investigación hace referencia a la aplicación de redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanda de agua potable de la empresa EMAPALA EP de la ciudad de Lago Agrio, juntamente con la utilización del software de programación R Studio. Cabe recalcar que, para una correcta toma de decisiones de cualquier empresa, los pronósticos son parte fundamental en la planificación, ejecución y control de las actividades que se estén desarrollando. También se debe tomar en cuenta el tiempo que se va a pronosticar la variable, para lo cual se debe identificar los datos históricos y su clasificación ya que pueden estar en meses o años, es importante que la información esté en una sola unidad de tiempo ya que estos datos serán los valores de entrada del modelo. En la ejecución de la investigación se pudo obtener un Error Cuadrático Medio de 0.0048, representando un alto nivel de confiabilidad, es decir los valores pronosticados tienen un comportamiento similar a los reales. Para fortalecer la hipótesis de que el pronóstico realizado con redes neuronales es mejor, se comparó con otros métodos estadísticos tradicionales y los resultados obtenidos corroboran la suposición presentada con anterioridad. Los pronósticos llevan a la empresa a visualizar como se comportará la demanda de su servicio en un futuro, de esta manera la información obtenida de las predicciones aportará al mejoramiento de la producción, a la continua distribución de agua potable y con ello la satisfacción por parte de los clientes.