Modelo para el pronóstico de la demanda de agua potable de EMAPA-I aplicando redes neuronales artificiales

Abstract

En este trabajo se presenta una aplicación de un modelo de redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanda de agua potable de EMAPA-I, haciendo uso de la herramienta computacional Neural Network del Matlab. Teniendo en cuenta que en todo proceso de planificación, los pronósticos tienen un papel fundamental, siendo una de las premisas para planificar, organizar y controlar un conjunto de actividades o procesos, es importante señalar que se debe tener en cuenta en el desarrollo del modelo como por ejemplo el horizonte temporal del pronóstico para evaluar las variables que serán las entradas en el modelo ya sean dependientes como el volumen de consumo de agua de los años posteriores al pronóstico y los meses y años que son las variables independientes. El desarrollo del modelo llevó a obtener resultados como un Error Cuadrático Medio de 4,71 y un coeficiente de correlación del 0,98 que representa un alto nivel de confiabilidad del pronóstico en relación con el comportamiento de los valores reales que se ha contrastado con modelos estadísticos tradicionales, arrojando mejores resultados en cuanto a los criterios mencionados anteriormente. El pronóstico obtenido es importante en el estudio técnico y desarrollo de proyectos de la empresa, dicha información es de vital importancia para la empresa por la relación con los departamentos y la influencia del pronóstico en sus actividades.