RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Predicción de la demanda de agua en las  ETAPs de Valladolid
A1 Hernández Gómez, Diego
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Predicción de demanda
K1 Redes neuronales
K1 LSTM
K1 Agua potable
K1 Series temporales
K1 3305.38 Abastecimiento de Agua
AB Este trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo capaz de predecir la demanda diaria de agua potable en la ciudad de Valladolid, utilizando redes neuronales del tipo LSTM (Long Short-Term Memory). Para ello, se ha recopilado y tratado una base de datos histórica de caudal suministrado por las estaciones de tratamiento de agua (ETAP), complementada con información meteorológica. Se ha llevado a cabo un proceso completo de análisis, preprocesamiento, diseño del modelo, entrenamiento y evaluación. Se han comparado distintas configuraciones de red y enfoques predictivos (univariado y multivariado, con predicción a uno y varios días vista). Los resultados muestran que la inclusión de variables climáticas y un buen tratamiento de los datos iniciales mejoran significativamente la precisión del modelo. Este trabajo demuestra el potencial de la inteligencia artificial para apoyar la planificación y gestión eficiente del recurso hídrico en entornos urbanos.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/82354
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/82354
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 23-feb-2026