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标题：Reglas para predecir el cumplimiento de la calidad del agua residual en una planta tratadora con minería de datos
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作者：Facundo Cortés Martínez ; Alejandro Treviño Cansino ; María-Aracelia Alcorta García 等
期刊名称：Inteligencia Artificial : Ibero-American Journal of Artificial Intelligence
印刷版ISSN：1137-3601
电子版ISSN：1988-3064
出版年度：2018
卷号：21
期号：62
页码：13-24
DOI：10.4114/intartif.vol21iss62pp13-24
语种：Spanish
出版社：Spanish Association for Intelligence Artificial
摘要：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.
其他摘要：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.