La demanda de agua mediante la prevención de análisis de componentes principales en la ciudad de Aquidauana, Mato Grosso do Sul (MS), Brasil

Abstract

Conjuntos de datos colectivos de más de diez años (2005 a 2014) en Aquidauana, ciudad el estado de Mato Grosso del Sur, Brasil, se estudiaron en un intento de evaluar y determinar las contribuciones de fuentes que afectan al consumo de agua. Una técnica precisa de regresión lineal múltiple (MLR) se preparó como una herramienta avanzada para el consumo de agua, modelización y previsión. Además, se utilizó el análisis de componentes principales (PCA) para simplificar y comprender la compleja relación entre los parámetros de consumo de agua. Siete componentes principales fueron considerados responsables de la estructura de datos, denominada provisionalmente como: consumo de agua, número de consumidores, temperatura, humedad, precipitación y velocidad del viento. La estacionalidad explica el 94 % de la varianza total para todos los conjuntos de datos. Por lo tanto, el uso de PCA como entradas mejoró la predicción del modelo MLR mediante la reducción de su complejidad y la eliminación de la colinealidad de datos. El valor R2 en este estudio es 0,93 y el modelo indica que 94 % de la variabilidad se explica por las siete variables independientes utilizadas en el modelo.