<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="6.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">Iván Darío López</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Apolinar Figueroa</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Juan Carlos Corrales</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">Un mapeo sistemático sobre predicción de calidad del agua mediante técnicas de inteligencia computacional</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">Revista Ingenierías Universidad de Medellín</style></secondary-title></titles><keywords><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">calidad del agua</style></keyword><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">inteligencia computacional</style></keyword><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">predicción</style></keyword><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">sistemas adaptativos complejos</style></keyword></keywords><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2016</style></year><pub-dates><date><style  face="normal" font="default" size="100%">01-06/2016</style></date></pub-dates></dates><urls><web-urls><url><style face="normal" font="default" size="100%">http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1692-33242016000100003&lng=es&nrm=iso</style></url></web-urls></urls><publisher><style face="normal" font="default" size="100%">Universidad de Medellín</style></publisher><pub-location><style face="normal" font="default" size="100%">Medellín</style></pub-location><volume><style face="normal" font="default" size="100%">Volúmen 15</style></volume><language><style face="normal" font="default" size="100%">Español</style></language><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">&lt;div class=&quot;rtejustify&quot;&gt;
	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 as&amp;iacute; como la predicci&amp;oacute;n de la calidad del agua desempe&amp;ntilde;a un papel muy importante para muchos sectores socio-econ&amp;oacute;micos que dependen del uso del preciado l&amp;iacute;quido. En este estudio se realiza un mapeo sistem&amp;aacute;tico de la literatura concerniente a la predicci&amp;oacute;n de la calidad del agua haciendo uso de t&amp;eacute;cnicas de inteligencia computacional, que incluye&lt;/div&gt;
&lt;div class=&quot;rtejustify&quot;&gt;
	aquellas utilizadas para calibrar modelos predictivos en aras de mejorar su precisi&amp;oacute;n. A partir de las preguntas de investigaci&amp;oacute;n formuladas en el mapeo sistem&amp;aacute;tico es identificada una brecha orientada a la creaci&amp;oacute;n de un mecanismo adaptativo de predicci&amp;oacute;n de calidad del agua que pueda ser aplicado en diferentes usos del agua sin que la precisi&amp;oacute;n de las predicciones&lt;/div&gt;
&lt;div class=&quot;rtejustify&quot;&gt;
	se vea afectada.&lt;/div&gt;
</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">No. 18</style></issue><section><style face="normal" font="default" size="100%">35 - 52</style></section></record></records></xml>