A systematic mapping of water quality prediction using computational intelligence techniques

Dada la naturaleza renovable del agua, este recurso se ha tratado y gestionado tradicionalmente como si fuese ilimitado, sin embargo el incremento indiscriminado de su uso ha acarreado consigo un acelerado deterioro en su calidad; es así como la predicción de la calidad del agua desempeña un papel muy importante para muchos sectores socio-económicos que dependen del uso del preciado líquido. En este estudio se realiza un mapeo sistemático de la literatura concerniente a la predicción de la calidad del agua haciendo uso de técnicas de Inteligencia Computacional, incluyendo aquellas utilizadas para calibrar modelos predictivos en aras de mejorar su precisión. A partir de las preguntas de investigación formuladas en el mapeo sistemático es identificada una brecha orientada a la creación de un mecanismo adaptativo de predicción de calidad del agua que pueda ser aplicado en diferentes usos del agua sin que la precisión de las predicciones se vea afectada.Due to the renewable nature of water, this resource has been treated and managed as if it were unlimited; however, increase the indiscriminate use has brought with it a rapid deterioration in quality; so as predicting water quality has a very important role for many socio-economic sectors that depend on the use of the precious liquid. In this study, a systematic literature mapping was performed about water quality prediction using computational intelligence techniques, including those used to calibrate predictive models in order to improve accuracy. Based on research questions formulated in the systematic mapping, a gap is identified oriented to creation of an adaptive mechanism for predicting water quality that can be applied in different water uses without raised the accuracy of the predictions is affected