Predicción de la tasa de fallos mediante redes neuronales artificiales

El rendimiento de los procesos de tratamiento suele estar influido por muchos factores, como los cambios cualitativos y cuantitativos de las aguas residuales y la variabilidad inherente al proceso de tratamiento. La legislación argelina ha establecido criterios de calidad para las aguas tratadas y vertidas, por lo que debería ser posible evaluar el rendimiento del proceso y la fiabilidad de la planta para garantizar su cumplimiento.La predicción del comportamiento de sistemas complejos ha sido un amplio campo de aplicación de las redes neuronales artificiales. Se han estudiado ampliamente aplicaciones como la previsión económica, la previsión de la carga/demanda de energía y la previsión de fenómenos naturales y físicos, lo que ha dado lugar a numerosos trabajos presentados en conferencias anuales en este campo de trabajo. La capacidad cognitiva de las redes neuronales artificiales para trazar complejas relaciones de entrada-salida y no lineales, que permitirían mejorar la previsión y el control de los procesos, las hace especialmente atractivas.