Métodos Machine learning aplicados para estimar la concentración de los contaminantes de la DQO y de los SST en hidrosistemas de saneamiento urbano a partir de espectrometría UV-Visible
Registro en:
instname:Pontificia Universidad Javeriana
reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
Autor
Zamora Ávila, David Andrés
Institución
Resumen
El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar nuevas metodologías basadas en métodos machine learning, para lo cual se implementaron tres técnicas de inteligencia artificial denominadas: Support Vector Machine (SVM), Redes Neuronales Artificiales (RNA) y algoritmos evolutivos. Éste último fue empleado para realizar una optimización multiobjetivo de los parámetros SVM y RNA con el fin de estimar concentraciones equivalentes de determinates en continuo asociadas a las aguas de drenaje urbano mediante datos de espectrometría UV-visible in situ. Adicionalmente, para comprender mejor la relación entre el espectro de absorbancias y presencia-magnitud de los determinantes objeto de estudio (SST y DQO (total o filtrada)), se desarrollaron varias metodologías que abarcan los siguientes puntos importantes para consolidar y evaluar un modelo quimiométrico, orientas a: evaluar la incertidumbre de los datos medidos in situ y de ensayos de laboratorio (Ley de la propagación de la incertidumbre y métodos Monte Carlo), establecer la recurrencia y la relevancia de las longitudes de onda del espectro UV-Visible en su relación con la presencia de un determinante, y por último evaluar la calidad y representatividad de un par de datos espectro-concentración (outliers).