Enfoque	94	86	120	95	595	842	1
UTE,	122	86	136	95	595	842	1
V.11-N.2,	138	86	165	95	595	842	1
Abr.2020,	166	86	198	95	595	842	1
pp.	200	86	209	95	595	842	1
109-120	211	86	238	95	595	842	1
http://ingenieria.ute.edu.ec/enfoqueute/	94	95	227	104	595	842	1
e-ISSN:	94	105	117	114	595	842	1
1390-6542	119	105	155	114	595	842	1
DOI:	94	115	107	123	595	842	1
10.29019/enfoque.v11n2.633	108	115	202	123	595	842	1
Recibido	408	86	436	95	595	842	1
(Received):	437	86	473	95	595	842	1
2020/02/12	475	86	515	95	595	842	1
Aceptado	402	95	433	104	595	842	1
(Accepted):	434	95	471	104	595	842	1
2020/03/20	473	95	515	104	595	842	1
Publicado	401	105	433	114	595	842	1
(Published):	435	105	473	114	595	842	1
2020/04/01	474	105	515	114	595	842	1
CC	474	115	483	123	595	842	1
BY	485	115	493	123	595	842	1
EC	495	115	503	123	595	842	1
3.0	505	115	515	123	595	842	1
Red	94	161	121	178	595	842	1
neuronal	125	161	182	178	595	842	1
artificial	186	161	238	178	595	842	1
para	242	161	272	178	595	842	1
estimar	276	161	326	178	595	842	1
un	94	177	110	194	595	842	1
índice	114	177	154	194	595	842	1
de	158	177	175	194	595	842	1
calidad	179	177	227	194	595	842	1
de	231	177	248	194	595	842	1
agua	252	177	285	194	595	842	1
Artificial	94	202	144	217	595	842	1
neural	148	202	187	217	595	842	1
network	190	202	240	217	595	842	1
to	244	202	257	217	595	842	1
estimate	260	202	314	217	595	842	1
an	317	202	333	217	595	842	1
index	336	202	370	217	595	842	1
of	373	202	386	217	595	842	1
water	389	202	424	217	595	842	1
quality	428	202	469	217	595	842	1
Lenin	94	231	116	242	595	842	1
Quiñones	118	231	158	242	595	842	1
Huatangari,	160	231	208	242	595	842	1
1	208	232	211	238	595	842	1
Luis	214	231	230	242	595	842	1
Ochoa	233	231	261	242	595	842	1
Toledo,	263	231	293	242	595	842	1
2	293	232	296	238	595	842	1
Nicolás	299	231	329	242	595	842	1
Kemper	332	231	365	242	595	842	1
Valverde,	367	231	405	242	595	842	1
2	405	232	408	238	595	842	1
Oscar	94	244	118	255	595	842	1
Gamarra	121	244	157	255	595	842	1
Torres,	160	244	188	255	595	842	1
3	188	244	191	251	595	842	1
José	193	244	213	255	595	842	1
Bazán	216	244	241	255	595	842	1
Correa,	244	244	275	255	595	842	1
4	275	244	278	251	595	842	1
Jorge	281	244	304	255	595	842	1
Delgado	307	244	341	255	595	842	1
Soto	344	244	363	255	595	842	1
1	363	244	366	251	595	842	1
Palabras	94	434	129	444	595	842	1
clave	131	434	152	444	595	842	1
Índice	94	448	116	457	595	842	1
de	117	448	126	457	595	842	1
calidad	128	448	155	457	595	842	1
de	157	448	166	457	595	842	1
agua;	167	448	188	457	595	842	1
redes	189	448	210	457	595	842	1
neuronales	212	448	253	457	595	842	1
artificiales;	255	448	295	457	595	842	1
perceptrón	297	448	337	457	595	842	1
multicapa;	339	448	378	457	595	842	1
parámetros	380	448	422	457	595	842	1
físico	424	448	444	457	595	842	1
químicos.	446	448	481	457	595	842	1
Keywords	94	623	133	633	595	842	1
Water	94	637	116	647	595	842	1
quality	117	637	143	647	595	842	1
index;	145	637	166	647	595	842	1
artificial	168	637	198	647	595	842	1
neural	200	637	223	647	595	842	1
networks;	225	637	261	647	595	842	1
multilayer	262	637	300	647	595	842	1
perceptron;	302	637	344	647	595	842	1
physical-chemical	346	637	413	647	595	842	1
parameters.	415	637	460	647	595	842	1
1	94	726	97	735	595	842	1
2	94	736	98	744	595	842	1
3	94	755	98	763	595	842	1
4	94	764	98	773	595	842	1
Universidad	121	726	159	735	595	842	1
Nacional	160	726	189	735	595	842	1
de	190	726	199	735	595	842	1
Jaén,	200	726	217	735	595	842	1
Jaén,	218	726	235	735	595	842	1
Perú	236	726	251	735	595	842	1
(lenin.quinones@unj.edu.pe,	253	726	343	735	595	842	1
jorge_delgado@unj.edu.pe).	345	726	432	735	595	842	1
Universidad	121	736	159	744	595	842	1
Nacional	162	736	190	744	595	842	1
Autónoma	193	736	227	744	595	842	1
de	230	736	238	744	595	842	1
México,	241	736	265	744	595	842	1
Ciudad	268	736	290	744	595	842	1
de	293	736	301	744	595	842	1
México,	304	736	328	744	595	842	1
México	331	736	354	744	595	842	1
(luis.ochoa@icat.unam.mx,	357	736	443	744	595	842	1
nicolas.kemper@icat.	446	736	515	744	595	842	1
unam.mx).	121	745	155	754	595	842	1
Universidad	121	755	159	763	595	842	1
Nacional	160	755	189	763	595	842	1
Toribio	190	755	212	763	595	842	1
Rodríguez	213	755	246	763	595	842	1
de	247	755	255	763	595	842	1
Mendoza,	257	755	288	763	595	842	1
Chachapoyas,	290	755	335	763	595	842	1
Perú	337	755	352	763	595	842	1
(oscar.gamarra@untrm.edu.pe).	354	755	456	763	595	842	1
4	121	764	125	773	595	842	1
Universidad	127	764	165	773	595	842	1
Nacional	167	764	195	773	595	842	1
de	197	764	205	773	595	842	1
Piura,	206	764	225	773	595	842	1
Piura,	226	764	245	773	595	842	1
Perú	246	764	261	773	595	842	1
(jbazanc@yahoo.com).	263	764	335	773	595	842	1
110	80	89	94	97	595	842	2
1.	80	123	89	136	595	842	2
Introducción	92	123	155	136	595	842	2
Las	80	151	96	163	595	842	2
aguas	99	151	126	163	595	842	2
superficiales	129	151	186	163	595	842	2
están	189	151	215	163	595	842	2
sometidas	218	151	265	163	595	842	2
a	268	151	273	163	595	842	2
contaminación	276	151	343	163	595	842	2
natural	346	151	378	163	595	842	2
(arrastre	381	151	420	163	595	842	2
de	423	151	434	163	595	842	2
material	437	151	475	163	595	842	2
parti-	478	151	502	163	595	842	2
culado	80	164	110	176	595	842	2
y	113	164	118	176	595	842	2
disuelto,	121	164	159	176	595	842	2
además	163	164	198	176	595	842	2
de	201	164	213	176	595	842	2
la	216	164	224	176	595	842	2
presencia	227	164	271	176	595	842	2
de	274	164	285	176	595	842	2
materia	288	164	322	176	595	842	2
orgánica	325	164	364	176	595	842	2
natural)	367	164	402	176	595	842	2
y	406	164	411	176	595	842	2
de	414	164	425	176	595	842	2
origen	428	164	456	176	595	842	2
antrópico	459	164	502	176	595	842	2
(descargas	80	178	130	189	595	842	2
de	132	178	143	189	595	842	2
aguas	145	178	172	189	595	842	2
residuales	174	178	220	189	595	842	2
domésticas,	223	178	277	189	595	842	2
escorrentía	280	178	331	189	595	842	2
agrícola,	333	178	371	189	595	842	2
efluentes	373	178	415	189	595	842	2
de	418	178	429	189	595	842	2
procesos	431	178	472	189	595	842	2
indus-	474	178	502	189	595	842	2
triales,	80	191	111	203	595	842	2
entre	113	191	137	203	595	842	2
otros).	139	191	168	203	595	842	2
El	170	191	178	203	595	842	2
deterioro	181	191	221	203	595	842	2
de	223	191	234	203	595	842	2
las	237	191	250	203	595	842	2
fuentes	252	191	287	203	595	842	2
de	289	191	300	203	595	842	2
abastecimiento	302	191	372	203	595	842	2
de	374	191	385	203	595	842	2
agua	388	191	410	203	595	842	2
incide	412	191	439	203	595	842	2
directamente	441	191	502	203	595	842	2
en	80	204	91	216	595	842	2
el	94	204	102	216	595	842	2
nivel	104	204	125	216	595	842	2
de	127	204	138	216	595	842	2
riesgo	141	204	168	216	595	842	2
sanitario	170	204	209	216	595	842	2
presente	212	204	252	216	595	842	2
y	254	204	259	216	595	842	2
en	262	204	273	216	595	842	2
el	275	204	283	216	595	842	2
tipo	286	204	303	216	595	842	2
de	305	204	316	216	595	842	2
tratamiento	319	204	372	216	595	842	2
requerido	374	204	417	216	595	842	2
para	419	204	439	216	595	842	2
su	442	204	452	216	595	842	2
reducción,	455	204	502	216	595	842	2
por	80	218	95	230	595	842	2
lo	97	218	105	230	595	842	2
que	108	218	125	230	595	842	2
la	127	218	135	230	595	842	2
evaluación	138	218	186	230	595	842	2
de	189	218	200	230	595	842	2
la	202	218	210	230	595	842	2
calidad	213	218	245	230	595	842	2
del	248	218	261	230	595	842	2
agua	264	218	286	230	595	842	2
permite	288	218	323	230	595	842	2
tomar	326	218	353	230	595	842	2
acciones	356	218	396	230	595	842	2
de	399	218	410	230	595	842	2
control	412	218	444	230	595	842	2
y	447	218	452	230	595	842	2
mitigación	455	218	502	230	595	842	2
del	80	231	94	243	595	842	2
mismo,	96	231	128	243	595	842	2
garantizando	131	231	189	243	595	842	2
el	192	231	200	243	595	842	2
suministro	202	231	250	243	595	842	2
de	252	231	263	243	595	842	2
agua	265	231	288	243	595	842	2
segura.	290	231	323	243	595	842	2
Una	325	231	343	243	595	842	2
herramienta	345	231	400	243	595	842	2
común	403	231	434	243	595	842	2
son	436	231	452	243	595	842	2
los	455	231	468	243	595	842	2
índices	470	231	502	243	595	842	2
de	80	245	91	257	595	842	2
calidad	93	245	125	257	595	842	2
de	127	245	139	257	595	842	2
agua	141	245	163	257	595	842	2
(ICA),	165	245	188	257	595	842	2
existe	190	245	217	257	595	842	2
información	219	245	272	257	595	842	2
de	275	245	286	257	595	842	2
que	288	245	304	257	595	842	2
en	307	245	318	257	595	842	2
Alemania,	320	245	364	257	595	842	2
en	366	245	377	257	595	842	2
1848,	379	245	404	257	595	842	2
ya	406	245	416	257	595	842	2
se	419	245	429	257	595	842	2
realizaban	431	245	477	257	595	842	2
algu-	479	245	502	257	595	842	2
nos	80	258	96	270	595	842	2
intentos	98	258	135	270	595	842	2
por	137	258	152	270	595	842	2
relacionar	154	258	199	270	595	842	2
la	201	258	209	270	595	842	2
presencia	211	258	255	270	595	842	2
de	257	258	268	270	595	842	2
organismos	270	258	323	270	595	842	2
biológicos	325	258	370	270	595	842	2
con	372	258	389	270	595	842	2
la	391	258	399	270	595	842	2
pureza	401	258	431	270	595	842	2
del	433	258	447	270	595	842	2
agua.	449	258	473	270	595	842	2
En	476	258	487	270	595	842	2
los	489	258	502	270	595	842	2
últimos	80	272	114	284	595	842	2
130	116	272	133	284	595	842	2
años,	135	272	159	284	595	842	2
varios	161	272	188	284	595	842	2
países	190	272	219	284	595	842	2
europeos	222	272	263	284	595	842	2
han	266	272	283	284	595	842	2
desarrollado	285	272	341	284	595	842	2
y	343	272	348	284	595	842	2
aplicado	351	272	388	284	595	842	2
diferentes	391	272	436	284	595	842	2
sistemas	439	272	479	284	595	842	2
para	482	272	502	284	595	842	2
clasificar	80	285	121	297	595	842	2
la	123	285	131	297	595	842	2
calidad	133	285	166	297	595	842	2
de	168	285	179	297	595	842	2
las	181	285	194	297	595	842	2
aguas	196	285	224	297	595	842	2
(Torres,	226	285	259	297	595	842	2
Cruz	262	285	282	297	595	842	2
y	284	285	289	297	595	842	2
Patiño	292	285	320	297	595	842	2
2009).	322	285	353	297	595	842	2
La	107	299	118	310	595	842	2
RNA	120	299	139	310	595	842	2
es	142	299	153	310	595	842	2
un	155	299	167	310	595	842	2
modelo	170	299	203	310	595	842	2
computacional	206	299	273	310	595	842	2
capaz	276	299	302	310	595	842	2
de	305	299	316	310	595	842	2
imitar	319	299	345	310	595	842	2
las	348	299	361	310	595	842	2
características	364	299	431	310	595	842	2
básicas	434	299	468	310	595	842	2
del	471	299	485	310	595	842	2
ce-	487	299	502	310	595	842	2
rebro	80	312	104	324	595	842	2
humano	107	312	143	324	595	842	2
como	146	312	172	324	595	842	2
la	175	312	183	324	595	842	2
autoadaptabilidad,	186	312	269	324	595	842	2
autoorganización	272	312	349	324	595	842	2
y	353	312	358	324	595	842	2
la	361	312	369	324	595	842	2
tolerancia	372	312	417	324	595	842	2
a	420	312	425	324	595	842	2
errores.	428	312	463	324	595	842	2
Durante	466	312	502	324	595	842	2
las	80	325	93	337	595	842	2
últimas	95	325	129	337	595	842	2
dos	131	325	147	337	595	842	2
décadas,	149	325	190	337	595	842	2
sus	192	325	207	337	595	842	2
aplicaciones	210	325	266	337	595	842	2
han	268	325	285	337	595	842	2
crecido	287	325	320	337	595	842	2
de	322	325	333	337	595	842	2
manera	335	325	369	337	595	842	2
exponencial	372	325	425	337	595	842	2
en	427	325	439	337	595	842	2
casi	441	325	459	337	595	842	2
todas	461	325	487	337	595	842	2
las	489	325	502	337	595	842	2
áreas	80	339	105	351	595	842	2
de	107	339	118	351	595	842	2
investigación,	120	339	182	351	595	842	2
debido	184	339	214	351	595	842	2
a	216	339	222	351	595	842	2
que	224	339	241	351	595	842	2
permiten	243	339	284	351	595	842	2
resolver	286	339	322	351	595	842	2
problemas	324	339	371	351	595	842	2
que	373	339	390	351	595	842	2
son	392	339	409	351	595	842	2
susceptibles	411	339	468	351	595	842	2
a	470	339	475	351	595	842	2
la	478	339	486	351	595	842	2
es-	488	339	502	351	595	842	2
tadística	80	352	119	364	595	842	2
convencional,	121	352	183	364	595	842	2
por	185	352	200	364	595	842	2
consiguiente,	202	352	262	364	595	842	2
los	264	352	277	364	595	842	2
modelos	280	352	318	364	595	842	2
que	320	352	337	364	595	842	2
se	339	352	350	364	595	842	2
originan	352	352	388	364	595	842	2
son	390	352	406	364	595	842	2
adecuados	409	352	458	364	595	842	2
para	460	352	480	364	595	842	2
des-	482	352	502	364	595	842	2
cribir	80	366	103	378	595	842	2
pronósticos	105	366	158	378	595	842	2
para	161	366	181	378	595	842	2
tiempos	184	366	220	378	595	842	2
más	223	366	242	378	595	842	2
prolongados,	245	366	303	378	595	842	2
además	305	366	341	378	595	842	2
de	344	366	355	378	595	842	2
relaciones	358	366	404	378	595	842	2
no	407	366	418	378	595	842	2
lineales,	421	366	457	378	595	842	2
por	460	366	475	378	595	842	2
ende,	477	366	502	378	595	842	2
es	80	379	91	391	595	842	2
difícil	93	379	117	391	595	842	2
prescribir	119	379	162	391	595	842	2
la	164	379	172	391	595	842	2
relación	175	379	210	391	595	842	2
matemática	213	379	268	391	595	842	2
exacta	270	379	300	391	595	842	2
entre	303	379	327	391	595	842	2
los	330	379	343	391	595	842	2
parámetros.	345	379	400	391	595	842	2
Se	402	379	413	391	595	842	2
puede	416	379	444	391	595	842	2
resumir,	446	379	482	391	595	842	2
que	485	379	502	391	595	842	2
han	80	393	97	404	595	842	2
sido	99	393	117	404	595	842	2
ampliamente	119	393	178	404	595	842	2
adoptadas	180	393	227	404	595	842	2
para	229	393	249	404	595	842	2
la	251	393	259	404	595	842	2
identificación,	261	393	324	404	595	842	2
análisis,	326	393	362	404	595	842	2
pronóstico,	364	393	414	404	595	842	2
reconocimiento	416	393	486	404	595	842	2
del	488	393	502	404	595	842	2
sistema	80	406	116	418	595	842	2
y	118	406	123	418	595	842	2
optimización	125	406	183	418	595	842	2
del	185	406	198	418	595	842	2
diseño	201	406	230	418	595	842	2
de	233	406	244	418	595	842	2
modelos	246	406	284	418	595	842	2
(López	287	406	316	418	595	842	2
y	318	406	323	418	595	842	2
Fernández	325	406	372	418	595	842	2
2008).	374	406	405	418	595	842	2
La	107	419	118	431	595	842	2
RNA	120	419	139	431	595	842	2
perceptrón	141	419	190	431	595	842	2
multicapa	192	419	237	431	595	842	2
(MLP)	239	419	264	431	595	842	2
es	267	419	277	431	595	842	2
un	279	419	291	431	595	842	2
tipo	293	419	310	431	595	842	2
de	312	419	323	431	595	842	2
red,	325	419	342	431	595	842	2
en	345	419	356	431	595	842	2
el	358	419	366	431	595	842	2
que	368	419	385	431	595	842	2
su	387	419	398	431	595	842	2
arquitectura	400	419	455	431	595	842	2
consta	458	419	488	431	595	842	2
de	491	419	502	431	595	842	2
diversas	80	433	117	445	595	842	2
capas,	120	433	149	445	595	842	2
de	152	433	163	445	595	842	2
nodos	165	433	193	445	595	842	2
o	195	433	201	445	595	842	2
neuronas	203	433	245	445	595	842	2
interconectados,	248	433	324	445	595	842	2
cada	326	433	348	445	595	842	2
una	351	433	368	445	595	842	2
de	370	433	381	445	595	842	2
los	384	433	397	445	595	842	2
cuales	399	433	429	445	595	842	2
está	431	433	451	445	595	842	2
conectado	454	433	502	445	595	842	2
a	80	446	85	458	595	842	2
todas	88	446	113	458	595	842	2
las	115	446	128	458	595	842	2
neuronas	131	446	173	458	595	842	2
en	175	446	186	458	595	842	2
la	188	446	196	458	595	842	2
capa	198	446	220	458	595	842	2
siguiente	222	446	263	458	595	842	2
(ver	265	446	282	458	595	842	2
figura	285	446	310	458	595	842	2
1).	313	446	322	458	595	842	2
La	324	446	335	458	595	842	2
capa	337	446	359	458	595	842	2
de	361	446	372	458	595	842	2
entrada,	374	446	412	458	595	842	2
es	414	446	424	458	595	842	2
en	426	446	438	458	595	842	2
la	440	446	448	458	595	842	2
cual	450	446	469	458	595	842	2
se	471	446	482	458	595	842	2
pre-	484	446	502	458	595	842	2
sentan	80	460	111	472	595	842	2
los	113	460	126	472	595	842	2
datos	128	460	153	472	595	842	2
a	155	460	160	472	595	842	2
la	162	460	170	472	595	842	2
red	172	460	186	472	595	842	2
neuronal,	188	460	230	472	595	842	2
mientras	232	460	272	472	595	842	2
que	274	460	290	472	595	842	2
la	292	460	300	472	595	842	2
capa	302	460	324	472	595	842	2
de	326	460	337	472	595	842	2
salida	339	460	365	472	595	842	2
contiene	367	460	406	472	595	842	2
la	408	460	416	472	595	842	2
respuesta	418	460	463	472	595	842	2
de	464	460	475	472	595	842	2
la	477	460	485	472	595	842	2
red	487	460	502	472	595	842	2
neuronal.	80	473	122	485	595	842	2
Además,	124	473	163	485	595	842	2
posee	165	473	192	485	595	842	2
capas	195	473	222	485	595	842	2
intermedias,	224	473	279	485	595	842	2
denominadas	282	473	342	485	595	842	2
capas	344	473	371	485	595	842	2
ocultas,	374	473	409	485	595	842	2
estas	412	473	437	485	595	842	2
pueden	439	473	472	485	595	842	2
existir	475	473	502	485	595	842	2
entre	80	487	104	499	595	842	2
la	106	487	114	499	595	842	2
capa	116	487	138	499	595	842	2
de	140	487	151	499	595	842	2
entrada	153	487	188	499	595	842	2
y	190	487	195	499	595	842	2
la	197	487	205	499	595	842	2
capa	207	487	229	499	595	842	2
de	231	487	242	499	595	842	2
salida	244	487	270	499	595	842	2
para	272	487	292	499	595	842	2
permitir	294	487	329	499	595	842	2
que	331	487	348	499	595	842	2
estas	350	487	375	499	595	842	2
redes	377	487	402	499	595	842	2
representen	404	487	458	499	595	842	2
y	460	487	465	499	595	842	2
compu-	467	487	502	499	595	842	2
tar	80	500	93	512	595	842	2
complicadas	95	500	152	512	595	842	2
asociaciones	155	500	213	512	595	842	2
entre	216	500	239	512	595	842	2
patrones.	242	500	284	512	595	842	2
Todas	286	500	313	512	595	842	2
las	315	500	328	512	595	842	2
neuronas	330	500	373	512	595	842	2
ocultas	375	500	408	512	595	842	2
y	411	500	416	512	595	842	2
de	418	500	429	512	595	842	2
salida	431	500	458	512	595	842	2
procesan	460	500	502	512	595	842	2
sus	80	513	96	525	595	842	2
entradas	98	513	138	525	595	842	2
multiplicando	141	513	202	525	595	842	2
cada	204	513	226	525	595	842	2
entrada	228	513	263	525	595	842	2
por	266	513	280	525	595	842	2
su	283	513	294	525	595	842	2
peso,	296	513	320	525	595	842	2
sumando	322	513	364	525	595	842	2
el	366	513	374	525	595	842	2
producto,	377	513	420	525	595	842	2
y	422	513	427	525	595	842	2
luego	430	513	454	525	595	842	2
procesan-	457	513	502	525	595	842	2
do	80	527	91	539	595	842	2
la	93	527	101	539	595	842	2
suma	103	527	128	539	595	842	2
usando	130	527	163	539	595	842	2
una	164	527	181	539	595	842	2
función	183	527	217	539	595	842	2
de	219	527	230	539	595	842	2
transferencia	232	527	292	539	595	842	2
no	294	527	305	539	595	842	2
lineal	307	527	330	539	595	842	2
para	332	527	352	539	595	842	2
generar	354	527	389	539	595	842	2
un	391	527	402	539	595	842	2
resultado.	404	527	448	539	595	842	2
Entre	450	527	474	539	595	842	2
otros,	476	527	502	539	595	842	2
el	80	540	88	552	595	842	2
sigmoide	90	540	131	552	595	842	2
es	133	540	143	552	595	842	2
una	146	540	163	552	595	842	2
de	165	540	176	552	595	842	2
las	178	540	191	552	595	842	2
funciones	193	540	238	552	595	842	2
de	240	540	251	552	595	842	2
transferencia	253	540	313	552	595	842	2
más	316	540	335	552	595	842	2
utilizada	337	540	375	552	595	842	2
(López	377	540	407	552	595	842	2
y	409	540	414	552	595	842	2
Fernández	416	540	463	552	595	842	2
2008).	465	540	495	552	595	842	2
Entrenar	107	554	146	566	595	842	2
una	149	554	166	566	595	842	2
RNA	168	554	187	566	595	842	2
es	190	554	201	566	595	842	2
buscar	204	554	235	566	595	842	2
un	238	554	249	566	595	842	2
conjunto	252	554	291	566	595	842	2
de	294	554	305	566	595	842	2
pesos	308	554	335	566	595	842	2
asociados	338	554	384	566	595	842	2
a	386	554	392	566	595	842	2
cada	395	554	417	566	595	842	2
neurona	420	554	457	566	595	842	2
con	460	554	476	566	595	842	2
el	479	554	487	566	595	842	2
fin	490	554	502	566	595	842	2
de	80	567	91	579	595	842	2
que	93	567	110	579	595	842	2
la	112	567	120	579	595	842	2
red	123	567	137	579	595	842	2
pueda,	139	567	170	579	595	842	2
a	172	567	177	579	595	842	2
partir	180	567	204	579	595	842	2
de	206	567	217	579	595	842	2
datos	219	567	245	579	595	842	2
de	247	567	258	579	595	842	2
entrada,	260	567	298	579	595	842	2
generar	300	567	335	579	595	842	2
una	337	567	354	579	595	842	2
salida;	356	567	385	579	595	842	2
en	387	567	398	579	595	842	2
el	400	567	408	579	595	842	2
caso	411	567	432	579	595	842	2
del	435	567	448	579	595	842	2
aprendizaje	450	567	502	579	595	842	2
supervisado,	80	581	137	593	595	842	2
se	139	581	150	593	595	842	2
tiene	153	581	176	593	595	842	2
un	179	581	190	593	595	842	2
conjunto	193	581	232	593	595	842	2
de	235	581	246	593	595	842	2
datos,	249	581	277	593	595	842	2
pero	280	581	300	593	595	842	2
no	303	581	314	593	595	842	2
se	317	581	327	593	595	842	2
conoce	330	581	363	593	595	842	2
la	366	581	374	593	595	842	2
función	377	581	411	593	595	842	2
o	414	581	419	593	595	842	2
relación	422	581	458	593	595	842	2
matemá-	461	581	502	593	595	842	2
tica	80	594	97	606	595	842	2
que	100	594	117	606	595	842	2
los	120	594	133	606	595	842	2
representa.	135	594	187	606	595	842	2
Este	190	594	209	606	595	842	2
proceso	212	594	248	606	595	842	2
es	251	594	262	606	595	842	2
iterativo,	264	594	304	606	595	842	2
en	306	594	318	606	595	842	2
el	320	594	328	606	595	842	2
cual	331	594	350	606	595	842	2
se	353	594	364	606	595	842	2
va	367	594	377	606	595	842	2
refinando	380	594	422	606	595	842	2
la	425	594	433	606	595	842	2
solución	436	594	473	606	595	842	2
hasta	476	594	502	606	595	842	2
alcanzar	80	608	118	619	595	842	2
un	120	608	132	619	595	842	2
nivel	134	608	154	619	595	842	2
de	156	608	167	619	595	842	2
operación	169	608	214	619	595	842	2
suficientemente	215	608	289	619	595	842	2
bueno	291	608	319	619	595	842	2
(Gómez	321	608	354	619	595	842	2
Rojas	356	608	381	619	595	842	2
et	383	608	392	619	595	842	2
al.,	394	608	407	619	595	842	2
2004).	409	608	439	619	595	842	2
La	441	608	451	619	595	842	2
mayoría	453	608	489	619	595	842	2
de	491	608	502	619	595	842	2
los	80	621	93	633	595	842	2
métodos	96	621	136	633	595	842	2
de	138	621	149	633	595	842	2
entrenamiento	152	621	219	633	595	842	2
utilizados	222	621	265	633	595	842	2
en	267	621	279	633	595	842	2
las	281	621	294	633	595	842	2
redes	297	621	322	633	595	842	2
neuronales	325	621	375	633	595	842	2
con	378	621	395	633	595	842	2
conexión	398	621	438	633	595	842	2
hacia	441	621	465	633	595	842	2
delante	468	621	502	633	595	842	2
consisten	80	634	124	646	595	842	2
en	126	634	137	646	595	842	2
proponer	140	634	180	646	595	842	2
una	182	634	199	646	595	842	2
función	201	634	235	646	595	842	2
de	237	634	248	646	595	842	2
error	250	634	272	646	595	842	2
que	274	634	291	646	595	842	2
mida	293	634	315	646	595	842	2
el	318	634	326	646	595	842	2
rendimiento	328	634	381	646	595	842	2
actual	384	634	412	646	595	842	2
de	414	634	426	646	595	842	2
la	428	634	436	646	595	842	2
red	438	634	452	646	595	842	2
en	455	634	466	646	595	842	2
función	468	634	502	646	595	842	2
de	80	648	91	660	595	842	2
los	94	648	107	660	595	842	2
pesos.	110	648	139	660	595	842	2
El	142	648	150	660	595	842	2
objetivo	153	648	188	660	595	842	2
del	191	648	204	660	595	842	2
método	207	648	242	660	595	842	2
de	245	648	256	660	595	842	2
entrenamiento	259	648	325	660	595	842	2
es	328	648	338	660	595	842	2
encontrar	341	648	385	660	595	842	2
el	388	648	396	660	595	842	2
conjunto	399	648	439	660	595	842	2
de	441	648	452	660	595	842	2
pesos	455	648	482	660	595	842	2
que	485	648	502	660	595	842	2
minimizan	80	661	126	673	595	842	2
(o	128	661	137	673	595	842	2
maximizan)	139	661	190	673	595	842	2
la	192	661	200	673	595	842	2
función.	202	661	238	673	595	842	2
El	240	661	248	673	595	842	2
método	251	661	285	673	595	842	2
de	287	661	298	673	595	842	2
optimización	300	661	358	673	595	842	2
proporciona	360	661	413	673	595	842	2
una	415	661	432	673	595	842	2
regla	434	661	457	673	595	842	2
de	459	661	470	673	595	842	2
actua-	472	661	502	673	595	842	2
lización	80	675	114	687	595	842	2
de	116	675	127	687	595	842	2
los	129	675	142	687	595	842	2
pesos	145	675	171	687	595	842	2
que	174	675	190	687	595	842	2
en	193	675	204	687	595	842	2
función	206	675	240	687	595	842	2
de	242	675	253	687	595	842	2
los	255	675	268	687	595	842	2
de	313	675	324	687	595	842	2
entrada	326	675	361	687	595	842	2
modifica	363	675	402	687	595	842	2
iterativamente	404	675	470	687	595	842	2
los	472	675	485	687	595	842	2
pe-	487	675	502	687	595	842	2
sos	80	688	96	700	595	842	2
hasta	98	688	123	700	595	842	2
alcanzar	126	688	164	700	595	842	2
el	166	688	174	700	595	842	2
punto	176	688	203	700	595	842	2
óptimo	205	688	236	700	595	842	2
de	238	688	249	700	595	842	2
la	252	688	260	700	595	842	2
red	262	688	276	700	595	842	2
neuronal	279	688	318	700	595	842	2
(Federico	320	688	362	700	595	842	2
Bertona,	364	688	402	700	595	842	2
2005).	404	688	435	700	595	842	2
En	437	688	448	700	595	842	2
la	450	688	458	700	595	842	2
literatura	460	688	502	700	595	842	2
especializada,	80	702	143	713	595	842	2
encontramos	146	702	206	713	595	842	2
diversos	208	702	246	713	595	842	2
algoritmos	248	702	296	713	595	842	2
con	299	702	316	713	595	842	2
capacidad	318	702	364	713	595	842	2
de	367	702	378	713	595	842	2
entrenar	380	702	419	713	595	842	2
redes	422	702	447	713	595	842	2
neuronales:	449	702	502	713	595	842	2
Enfoque	208	762	237	770	595	842	2
UTE,	239	762	255	770	595	842	2
V.11	258	762	273	770	595	842	2
-N.2,	275	762	292	770	595	842	2
Abr.	294	762	308	770	595	842	2
2020,	310	762	330	770	595	842	2
pp.	332	762	343	770	595	842	2
109-120	345	762	374	770	595	842	2
111	501	89	515	97	595	842	3
descenso	94	121	137	133	595	842	3
del	140	121	154	133	595	842	3
gradiente,	157	121	202	133	595	842	3
método	206	121	240	133	595	842	3
de	244	121	255	133	595	842	3
Newton,	258	121	296	133	595	842	3
gradiente	299	121	342	133	595	842	3
conjugado,	345	121	394	133	595	842	3
cuasi-Newton,	398	121	462	133	595	842	3
Levenberg-	465	121	515	133	595	842	3
Marquardt,	94	135	142	147	595	842	3
etc.	145	135	162	147	595	842	3
(Sancho	164	135	201	147	595	842	3
Caparrini,	203	135	245	147	595	842	3
2017).	248	135	275	147	595	842	3
Figura	118	160	147	172	595	842	3
1.	149	160	157	172	595	842	3
(a)	160	161	170	172	595	842	3
Similitudes	172	161	217	172	595	842	3
entre	220	161	241	172	595	842	3
la	243	161	251	172	595	842	3
red	253	161	266	172	595	842	3
neuronal	268	161	304	172	595	842	3
biológica	306	161	342	172	595	842	3
y	344	161	349	172	595	842	3
RNA.	351	161	370	172	595	842	3
(b)	372	161	383	172	595	842	3
Red	385	161	401	172	595	842	3
perceptrón	403	161	448	172	595	842	3
multicapa	450	161	490	172	595	842	3
En	121	373	132	385	595	842	3
este	135	373	155	385	595	842	3
sentido,	157	373	193	385	595	842	3
el	196	373	204	385	595	842	3
empleo	207	373	240	385	595	842	3
de	243	373	254	385	595	842	3
las	257	373	270	385	595	842	3
redes	273	373	298	385	595	842	3
neuronales	301	373	351	385	595	842	3
artificiales	354	373	401	385	595	842	3
en	403	373	415	385	595	842	3
el	417	373	425	385	595	842	3
campo	428	373	459	385	595	842	3
de	462	373	473	385	595	842	3
recursos	476	373	515	385	595	842	3
hídricos	94	386	129	398	595	842	3
se	131	386	142	398	595	842	3
ha	144	386	156	398	595	842	3
vuelto	158	386	186	398	595	842	3
cada	188	386	210	398	595	842	3
vez	213	386	228	398	595	842	3
más	230	386	250	398	595	842	3
usual,	252	386	279	398	595	842	3
es	281	386	292	398	595	842	3
así	294	386	307	398	595	842	3
que	310	386	326	398	595	842	3
se	329	386	339	398	595	842	3
ha	342	386	353	398	595	842	3
propuesto	355	386	401	398	595	842	3
un	403	386	415	398	595	842	3
protocolo	417	386	460	398	595	842	3
sistemático	462	386	515	398	595	842	3
para	94	400	114	412	595	842	3
el	116	400	124	412	595	842	3
desarrollo	127	400	171	412	595	842	3
y	174	400	179	412	595	842	3
la	181	400	189	412	595	842	3
documentación	192	400	262	412	595	842	3
de	264	400	276	412	595	842	3
las	278	400	291	412	595	842	3
RNA,	294	400	315	412	595	842	3
el	317	400	325	412	595	842	3
cual	328	400	347	412	595	842	3
se	350	400	360	412	595	842	3
utilizó	363	400	390	412	595	842	3
para	392	400	412	412	595	842	3
revisar	415	400	445	412	595	842	3
críticamente	447	400	505	412	595	842	3
la	507	400	515	412	595	842	3
calidad	94	413	126	425	595	842	3
de	128	413	139	425	595	842	3
los	141	413	154	425	595	842	3
procesos	157	413	198	425	595	842	3
de	200	413	211	425	595	842	3
desarrollo	213	413	258	425	595	842	3
e	260	413	266	425	595	842	3
informes	268	413	308	425	595	842	3
de	310	413	321	425	595	842	3
modelos	323	413	362	425	595	842	3
de	364	413	375	425	595	842	3
RNA	377	413	396	425	595	842	3
empleados	398	413	448	425	595	842	3
en	450	413	461	425	595	842	3
81	463	413	474	425	595	842	3
artículos	476	413	515	425	595	842	3
de	94	427	105	439	595	842	3
revistas	108	427	143	439	595	842	3
desde	146	427	173	439	595	842	3
2000,	176	427	203	439	595	842	3
en	206	427	217	439	595	842	3
los	220	427	233	439	595	842	3
que	236	427	253	439	595	842	3
la	256	427	264	439	595	842	3
herramienta	267	427	322	439	595	842	3
se	325	427	335	439	595	842	3
ha	338	427	349	439	595	842	3
utilizado	352	427	390	439	595	842	3
para	393	427	413	439	595	842	3
modelar	416	427	453	439	595	842	3
la	456	427	464	439	595	842	3
calidad	467	427	499	439	595	842	3
del	502	427	515	439	595	842	3
agua	94	440	116	452	595	842	3
potable	118	440	152	452	595	842	3
(Wu,	154	440	174	452	595	842	3
Dandy	176	440	204	452	595	842	3
y	206	440	212	452	595	842	3
Maier	214	440	238	452	595	842	3
2014).	241	440	269	452	595	842	3
Otros	271	440	296	452	595	842	3
trabajos	298	440	335	452	595	842	3
relevantes	337	440	384	452	595	842	3
que	386	440	403	452	595	842	3
se	405	440	416	452	595	842	3
expresan	418	440	459	452	595	842	3
brevemente	461	440	515	452	595	842	3
son:	94	454	112	466	595	842	3
se	115	454	125	466	595	842	3
ha	128	454	139	466	595	842	3
empleado	142	454	186	466	595	842	3
RNA	188	454	207	466	595	842	3
para	210	454	230	466	595	842	3
predecir	232	454	269	466	595	842	3
y	271	454	276	466	595	842	3
pronosticar	279	454	330	466	595	842	3
parámetros	333	454	385	466	595	842	3
físico-químicos	387	454	455	466	595	842	3
y	458	454	463	466	595	842	3
microbioló-	465	454	515	466	595	842	3
gicos	94	467	117	479	595	842	3
que	119	467	136	479	595	842	3
influyen	138	467	173	479	595	842	3
en	175	467	186	479	595	842	3
la	188	467	196	479	595	842	3
calidad	198	467	231	479	595	842	3
de	233	467	244	479	595	842	3
agua	246	467	268	479	595	842	3
(Chau	270	467	296	479	595	842	3
2006).	298	467	328	479	595	842	3
Para	330	467	351	479	595	842	3
predecir	352	467	389	479	595	842	3
una	391	467	408	479	595	842	3
variedad	410	467	448	479	595	842	3
de	450	467	461	479	595	842	3
parámetros	463	467	515	479	595	842	3
de	94	480	105	492	595	842	3
calidad	108	480	140	492	595	842	3
del	144	480	157	492	595	842	3
agua	161	480	183	492	595	842	3
en	186	480	197	492	595	842	3
Hilo	201	480	218	492	595	842	3
Bay,	221	480	239	492	595	842	3
Océano	243	480	277	492	595	842	3
Pacífico,	280	480	318	492	595	842	3
donde	321	480	349	492	595	842	3
se	353	480	363	492	595	842	3
aplicaron	366	480	408	492	595	842	3
diferentes	411	480	457	492	595	842	3
combinacio-	460	480	515	492	595	842	3
nes	94	494	110	506	595	842	3
de	113	494	124	506	595	842	3
parámetros	126	494	178	506	595	842	3
de	181	494	192	506	595	842	3
calidad	195	494	227	506	595	842	3
del	230	494	243	506	595	842	3
agua	246	494	268	506	595	842	3
como	271	494	296	506	595	842	3
parámetros	299	494	351	506	595	842	3
de	354	494	365	506	595	842	3
entrada	367	494	402	506	595	842	3
para	405	494	425	506	595	842	3
predecir	428	494	464	506	595	842	3
los	467	494	480	506	595	842	3
valores	483	494	515	506	595	842	3
diarios	94	507	123	519	595	842	3
de	126	507	137	519	595	842	3
salinidad,	140	507	182	519	595	842	3
temperatura	185	507	242	519	595	842	3
y	245	507	250	519	595	842	3
oxígeno	253	507	287	519	595	842	3
disuelto	290	507	326	519	595	842	3
(Alizadeh	329	507	370	519	595	842	3
y	372	507	378	519	595	842	3
Kavianpour	380	507	430	519	595	842	3
2015).	433	507	461	519	595	842	3
Modelos	464	507	501	519	595	842	3
de	504	507	515	519	595	842	3
predicción	94	521	140	533	595	842	3
fueron	143	521	173	533	595	842	3
desarrollados	176	521	236	533	595	842	3
para	239	521	259	533	595	842	3
alcalinidad,	262	521	313	533	595	842	3
pH,	316	521	331	533	595	842	3
calcio,	334	521	363	533	595	842	3
dióxido	366	521	397	533	595	842	3
de	400	521	411	533	595	842	3
carbono,	414	521	453	533	595	842	3
temperatura,	456	521	515	533	595	842	3
dureza	94	534	124	546	595	842	3
total,	126	534	150	546	595	842	3
turbidez,	152	534	191	546	595	842	3
sólidos	193	534	225	546	595	842	3
disueltos	227	534	268	546	595	842	3
totales	270	534	302	546	595	842	3
y	304	534	309	546	595	842	3
conductividad	312	534	375	546	595	842	3
eléctrica	377	534	417	546	595	842	3
tienen	419	534	448	546	595	842	3
una	450	534	467	546	595	842	3
capacidad	469	534	515	546	595	842	3
de	94	548	105	560	595	842	3
generalización	107	548	172	560	595	842	3
aceptable,	174	548	221	560	595	842	3
estos	224	548	249	560	595	842	3
modelos	251	548	289	560	595	842	3
pueden	292	548	325	560	595	842	3
ser	328	548	342	560	595	842	3
utilizados	344	548	387	560	595	842	3
por	390	548	404	560	595	842	3
operadores	407	548	458	560	595	842	3
de	460	548	471	560	595	842	3
planta	474	548	502	560	595	842	3
de	504	548	515	560	595	842	3
tratamiento	94	561	147	573	595	842	3
de	149	561	160	573	595	842	3
agua	163	561	185	573	595	842	3
y	187	561	192	573	595	842	3
tomadores	194	561	243	573	595	842	3
de	246	561	257	573	595	842	3
decisiones	259	561	307	573	595	842	3
(Solaimany-Aminabad,	309	561	409	573	595	842	3
Maleki	411	561	439	573	595	842	3
y	442	561	447	573	595	842	3
Hadi	449	561	469	573	595	842	3
2013).	471	561	499	573	595	842	3
Sin	502	561	515	573	595	842	3
embargo,	94	575	136	586	595	842	3
Thambavani	139	575	193	586	595	842	3
D	196	575	203	586	595	842	3
y	206	575	211	586	595	842	3
Uma	214	575	235	586	595	842	3
(2014)	238	575	267	586	595	842	3
describen	270	575	314	586	595	842	3
el	317	575	325	586	595	842	3
diseño	328	575	358	586	595	842	3
y	361	575	366	586	595	842	3
la	369	575	377	586	595	842	3
aplicación	380	575	426	586	595	842	3
del	429	575	442	586	595	842	3
modelo	446	575	479	586	595	842	3
de	482	575	493	586	595	842	3
MLP	496	575	515	586	595	842	3
de	94	588	105	600	595	842	3
tres	108	588	126	600	595	842	3
capas	128	588	155	600	595	842	3
con	158	588	175	600	595	842	3
alimentación	178	588	236	600	595	842	3
directa	239	588	270	600	595	842	3
y	273	588	278	600	595	842	3
totalmente	281	588	331	600	595	842	3
conectado	334	588	382	600	595	842	3
para	385	588	405	600	595	842	3
calcular	408	588	444	600	595	842	3
el	447	588	455	600	595	842	3
índice	458	588	484	600	595	842	3
de	487	588	498	600	595	842	3
ca-	501	588	515	600	595	842	3
lidad	94	601	115	613	595	842	3
del	118	601	132	613	595	842	3
agua	135	601	157	613	595	842	3
(WQI)	161	601	184	613	595	842	3
para	188	601	208	613	595	842	3
Batlagundu,	211	601	265	613	595	842	3
Dindigul	268	601	304	613	595	842	3
District,	307	601	342	613	595	842	3
Tamilnadu	346	601	392	613	595	842	3
en	395	601	406	613	595	842	3
la	410	601	418	613	595	842	3
India,	421	601	445	613	595	842	3
la	448	601	456	613	595	842	3
arquitectura	459	601	515	613	595	842	3
de	94	615	105	627	595	842	3
red	107	615	122	627	595	842	3
óptima	125	615	156	627	595	842	3
fue	159	615	173	627	595	842	3
8-3-1,	176	615	201	627	595	842	3
los	204	615	217	627	595	842	3
parámetros	220	615	272	627	595	842	3
de	274	615	285	627	595	842	3
entrada	288	615	323	627	595	842	3
fueron	326	615	355	627	595	842	3
el	358	615	366	627	595	842	3
pH,	368	615	383	627	595	842	3
OD,	386	615	401	627	595	842	3
EC,	404	615	418	627	595	842	3
TDS,	421	615	441	627	595	842	3
TA,	443	615	457	627	595	842	3
TH,	460	615	474	627	595	842	3
Ca,	477	615	491	627	595	842	3
Mg	494	615	507	627	595	842	3
y	510	615	515	627	595	842	3
el	94	628	102	640	595	842	3
algoritmo	104	628	147	640	595	842	3
de	150	628	161	640	595	842	3
entrenamiento	163	628	230	640	595	842	3
fue	232	628	247	640	595	842	3
el	250	628	257	640	595	842	3
de	260	628	271	640	595	842	3
descenso	274	628	317	640	595	842	3
de	320	628	331	640	595	842	3
gradiente.	333	628	378	640	595	842	3
Las	381	628	396	640	595	842	3
RNA	399	628	418	640	595	842	3
se	420	628	431	640	595	842	3
vienen	433	628	463	640	595	842	3
empleando	465	628	515	640	595	842	3
para	94	642	114	654	595	842	3
estimar	116	642	150	654	595	842	3
algún	153	642	177	654	595	842	3
parámetro	180	642	227	654	595	842	3
de	229	642	240	654	595	842	3
calidad	242	642	274	654	595	842	3
de	277	642	288	654	595	842	3
agua	290	642	312	654	595	842	3
de	314	642	326	654	595	842	3
ríos,	328	642	347	654	595	842	3
en	349	642	360	654	595	842	3
función	362	642	396	654	595	842	3
de	398	642	409	654	595	842	3
otros	411	642	435	654	595	842	3
parámetros	437	642	489	654	595	842	3
físico	491	642	515	654	595	842	3
químicos,	94	655	136	667	595	842	3
ver	139	655	153	667	595	842	3
tabla	155	655	178	667	595	842	3
1.	180	655	187	667	595	842	3
El	121	669	129	681	595	842	3
objetivo	132	669	167	681	595	842	3
del	170	669	184	681	595	842	3
presente	187	669	227	681	595	842	3
trabajo	230	669	262	681	595	842	3
de	265	669	276	681	595	842	3
investigación	279	669	338	681	595	842	3
fue	341	669	356	681	595	842	3
emplear	359	669	396	681	595	842	3
las	399	669	412	681	595	842	3
redes	415	669	440	681	595	842	3
neuronales	444	669	494	681	595	842	3
arti-	497	669	515	681	595	842	3
ficiales	94	682	125	694	595	842	3
para	128	682	148	694	595	842	3
estimar	151	682	185	694	595	842	3
el	188	682	196	694	595	842	3
índice	199	682	225	694	595	842	3
de	228	682	239	694	595	842	3
la	242	682	250	694	595	842	3
calidad	253	682	285	694	595	842	3
del	288	682	301	694	595	842	3
agua.	304	682	329	694	595	842	3
La	331	682	342	694	595	842	3
red	345	682	359	694	595	842	3
neuronal	362	682	401	694	595	842	3
propuesta	404	682	450	694	595	842	3
emplea	452	682	485	694	595	842	3
herra-	488	682	515	694	595	842	3
mientas	94	695	130	707	595	842	3
computarizadas,	132	695	207	707	595	842	3
además	210	695	246	707	595	842	3
nos	248	695	264	707	595	842	3
faculta	267	695	299	707	595	842	3
a	301	695	307	707	595	842	3
usar	309	695	329	707	595	842	3
razonamientos	331	695	398	707	595	842	3
aproximados	401	695	458	707	595	842	3
con	461	695	478	707	595	842	3
base	480	695	502	707	595	842	3
en	504	695	515	707	595	842	3
información	94	709	147	721	595	842	3
de	149	709	160	721	595	842	3
campo	162	709	193	721	595	842	3
y	196	709	201	721	595	842	3
previa	203	709	230	721	595	842	3
coordinación	232	709	290	721	595	842	3
con	292	709	309	721	595	842	3
expertos.	311	709	353	721	595	842	3
Enfoque	222	762	251	770	595	842	3
UTE,	253	762	270	770	595	842	3
V.11-N.2,	272	762	304	770	595	842	3
Abr.	306	762	320	770	595	842	3
2020,	323	762	342	770	595	842	3
pp.	344	762	355	770	595	842	3
109-120	358	762	386	770	595	842	3
112	80	89	94	97	595	842	4
Tabla	124	121	148	132	595	842	4
1.	151	121	159	132	595	842	4
Diseño,	161	121	191	132	595	842	4
entrenamiento	193	121	253	132	595	842	4
e	255	121	260	132	595	842	4
implementación	262	121	328	132	595	842	4
de	330	121	340	132	595	842	4
redes	342	121	365	132	595	842	4
neuronales	367	121	413	132	595	842	4
artificiales	415	121	457	132	595	842	4
perceptrón	119	133	164	144	595	842	4
multicapa	166	133	206	144	595	842	4
empleadas	208	133	253	144	595	842	4
para	255	133	273	144	595	842	4
estimar	275	133	307	144	595	842	4
parámetros	309	133	356	144	595	842	4
de	358	133	368	144	595	842	4
calidad	370	133	400	144	595	842	4
de	402	133	412	144	595	842	4
agua	414	133	434	144	595	842	4
de	436	133	446	144	595	842	4
ríos	448	133	463	144	595	842	4
Diseño	136	156	163	166	595	842	4
de	166	156	176	166	595	842	4
la	178	156	185	166	595	842	4
red	188	156	200	166	595	842	4
Algoritmo	95	179	134	189	595	842	4
entrenamiento	86	190	143	200	595	842	4
Función	157	179	189	189	595	842	4
de	192	179	202	189	595	842	4
activac	165	190	194	200	595	842	4
Lineal	151	218	173	228	595	842	4
a	175	218	179	228	595	842	4
tramos	181	218	208	228	595	842	4
Levenberg-	83	229	124	238	595	842	4
Marquardt	83	239	121	249	595	842	4
Tangsig	151	250	179	260	595	842	4
Tangente	151	277	185	287	595	842	4
Regla	83	283	103	292	595	842	4
generaliza-	105	283	146	292	595	842	4
hiperbólica	151	288	192	298	595	842	4
da	83	293	92	303	595	842	4
de	94	293	103	303	595	842	4
aprendiza-	105	293	143	303	595	842	4
o	151	298	156	308	595	842	4
sigmoidea	158	298	195	308	595	842	4
je	83	304	89	313	595	842	4
delta	91	304	110	313	595	842	4
(tanh(x))	151	309	182	319	595	842	4
Descenso	83	363	119	373	595	842	4
de	121	363	130	373	595	842	4
gradiente	83	374	118	383	595	842	4
Parámetros	289	156	335	166	595	842	4
#capas/	217	179	249	189	595	842	4
Neuronas	214	190	252	200	595	842	4
3	213	213	218	222	595	842	4
capas	220	213	242	222	595	842	4
(11-23-1)	213	223	244	233	595	842	4
3	213	245	218	254	595	842	4
capas	220	245	242	254	595	842	4
(11-11-1)	213	255	240	265	595	842	4
Tangente	151	487	185	497	595	842	4
hiperbólica	151	498	192	508	595	842	4
Filtros	83	503	106	513	595	842	4
de	108	503	117	513	595	842	4
Kalman	118	503	146	513	595	842	4
o	151	509	156	518	595	842	4
sigmoidea	158	509	195	518	595	842	4
(tanh(x))	151	519	182	529	595	842	4
Referencia	449	173	492	183	595	842	4
Entrada	271	184	302	194	595	842	4
Salida	330	184	355	194	595	842	4
pH,	259	218	271	228	595	842	4
ST,	273	218	283	228	595	842	4
T-Alk,	285	218	305	228	595	842	4
T-	307	218	314	228	595	842	4
OD	320	218	330	228	595	842	4
Hard,	259	229	278	238	595	842	4
Cl,	280	229	289	238	595	842	4
PO4,	291	229	308	238	595	842	4
K,	259	239	265	249	595	842	4
Na,	267	239	279	249	595	842	4
NH4N,	281	239	304	249	595	842	4
NO3N,	259	250	282	260	595	842	4
COD	284	250	299	260	595	842	4
DBO	320	250	335	260	595	842	4
4	213	283	218	292	595	842	4
capas	220	283	242	292	595	842	4
(141-90-	213	293	243	303	595	842	4
30-1)	213	304	232	313	595	842	4
Salinidad,	259	277	294	287	595	842	4
flujo	296	277	311	287	595	842	4
y	259	288	263	298	595	842	4
nivel	265	288	282	298	595	842	4
en	283	288	293	298	595	842	4
dife-	294	288	311	298	595	842	4
rentes	259	298	282	308	595	842	4
puntos	284	298	310	308	595	842	4
Salinidad	320	298	353	308	595	842	4
del	259	309	270	319	595	842	4
río	272	309	281	319	595	842	4
4	213	329	218	338	595	842	4
capas	220	329	242	338	595	842	4
(1-25-4-1)	213	339	248	349	595	842	4
Conductividad	259	334	311	344	595	842	4
SDT	320	334	334	344	595	842	4
4	213	358	218	368	595	842	4
capas	220	358	242	368	595	842	4
Lineal	151	368	173	378	595	842	4
a	175	368	179	378	595	842	4
tramos	181	368	208	378	595	842	4
(1-25-4-1)	213	369	248	379	595	842	4
Implementación	372	156	436	166	595	842	4
Solidos	259	358	285	368	595	842	4
Disuel-	287	358	312	368	595	842	4
Cond	320	364	339	373	595	842	4
tos	259	369	270	379	595	842	4
Totales	272	369	299	379	595	842	4
País/río	388	184	419	194	595	842	4
India/Gomti	371	234	414	244	595	842	4
Australia/Murray	371	288	433	298	595	842	4
Malasia/Johor	371	368	422	378	595	842	4
3	213	393	218	402	595	842	4
capas	220	393	242	402	595	842	4
(1-3-1)	213	403	235	413	595	842	4
Solidos	259	393	285	402	595	842	4
Totales	287	393	313	402	595	842	4
Turb	320	398	336	408	595	842	4
Suspendidos	259	403	305	413	595	842	4
3	213	440	218	450	595	842	4
capas	220	440	242	450	595	842	4
(9-26-1)	213	451	242	461	595	842	4
ECw,	259	427	276	437	595	842	4
OD,	278	427	290	437	595	842	4
Q,	292	427	299	437	595	842	4
T,	301	427	307	437	595	842	4
SO42	259	439	278	449	595	842	4
-	278	439	281	445	595	842	4
,	281	439	283	449	595	842	4
Na+	284	439	299	449	595	842	4
+K	259	452	268	462	595	842	4
+	268	451	272	458	595	842	4
,	272	452	274	462	595	842	4
TP,	276	452	287	462	595	842	4
pH,	289	452	301	462	595	842	4
NH4	259	464	275	474	595	842	4
+	275	464	278	470	595	842	4
Nitratos	320	446	349	455	595	842	4
Grecia/Strymon	371	446	429	455	595	842	4
3	213	498	218	507	595	842	4
capas	220	498	242	507	595	842	4
(7-8-1)	213	508	236	518	595	842	4
Q,	259	486	266	496	595	842	4
Sulfatos,	268	486	300	496	595	842	4
Na	259	499	269	508	595	842	4
+	269	498	272	504	595	842	4
,	272	499	274	508	595	842	4
+K	276	499	286	508	595	842	4
+	286	498	290	504	595	842	4
,	290	499	292	508	595	842	4
Mg2+,	259	509	281	519	595	842	4
Ca2+,	283	509	305	519	595	842	4
CI-,	259	520	271	529	595	842	4
HCO3-	272	520	296	529	595	842	4
Conduct	320	498	351	507	595	842	4
Eléctrica	320	508	352	518	595	842	4
Grecia/Strymon	371	503	429	513	595	842	4
3	213	555	218	565	595	842	4
capas	220	555	242	565	595	842	4
(10	213	566	224	576	595	842	4
-10-1)	226	566	246	576	595	842	4
NO3	259	543	274	552	595	842	4
-	274	542	277	548	595	842	4
,	277	543	279	552	595	842	4
ECw,	280	543	298	552	595	842	4
Q,	300	543	307	552	595	842	4
T,	259	555	265	565	595	842	4
SO4	266	555	281	565	595	842	4
2-	281	554	287	561	595	842	4
,,	287	555	291	565	595	842	4
Na	292	555	302	565	595	842	4
+	302	554	306	561	595	842	4
+K	259	568	268	577	595	842	4
+	268	567	272	573	595	842	4
,	272	568	274	577	595	842	4
TP,	276	568	287	577	595	842	4
pH,	289	568	301	577	595	842	4
CI-,	259	580	271	590	595	842	4
NH4	272	580	288	590	595	842	4
+	288	579	292	586	595	842	4
OD	320	561	330	570	595	842	4
Grecia/Strymon	371	561	429	570	595	842	4
(Singh	442	229	465	238	595	842	4
et	466	229	474	238	595	842	4
al.,	476	229	486	238	595	842	4
2009)	442	239	465	249	595	842	4
(Maier	442	288	464	298	595	842	4
y	466	288	470	298	595	842	4
Dandy,	472	288	497	298	595	842	4
1996)	442	298	463	308	595	842	4
(Najah	442	363	465	373	595	842	4
et	467	363	475	373	595	842	4
al.,	476	363	487	373	595	842	4
2009)	442	374	465	383	595	842	4
(Diamanto-	442	493	482	502	595	842	4
poulou	442	503	467	513	595	842	4
et	469	503	476	513	595	842	4
al.,	478	503	488	513	595	842	4
2005)	442	514	464	524	595	842	4
Descenso	83	607	119	617	595	842	4
de	121	607	130	617	595	842	4
gradiente	83	618	118	627	595	842	4
Logaritmo	151	602	189	612	595	842	4
sigmoideo	151	612	189	622	595	842	4
(logsig(x))	151	623	187	633	595	842	4
3	213	607	218	617	595	842	4
capas	220	607	242	617	595	842	4
(8-3-1)	213	618	237	627	595	842	4
COD,	259	602	276	612	595	842	4
HN3-N,	278	602	304	612	595	842	4
CL-A,	259	612	278	622	595	842	4
NO2-N,	280	612	305	622	595	842	4
T,	307	612	313	622	595	842	4
DBO	320	612	335	622	595	842	4
NO3-N,	259	623	285	633	595	842	4
OD,	286	623	299	633	595	842	4
Qw	301	623	312	633	595	842	4
Turquía/Melen	371	612	424	622	595	842	4
(Dogan	442	607	468	617	595	842	4
et	470	607	477	617	595	842	4
al.,	479	607	489	617	595	842	4
2009)	442	618	465	627	595	842	4
Levenberg-	83	650	124	659	595	842	4
Marquardt	83	660	121	670	595	842	4
Sigmoidea	151	644	189	654	595	842	4
Tangente	151	655	185	665	595	842	4
hiperbólica	151	665	192	675	595	842	4
3	213	650	218	659	595	842	4
capas	220	650	242	659	595	842	4
(4-10-2)	213	660	242	670	595	842	4
TSS,	259	655	274	665	595	842	4
TS,	276	655	287	665	595	842	4
pH,	289	655	301	665	595	842	4
T	303	655	308	665	595	842	4
Iran/Tehran	371	655	414	665	595	842	4
(Zare	442	650	460	659	595	842	4
Abyaneh,	462	650	496	659	595	842	4
2014)	442	660	463	670	595	842	4
DBO,	320	655	337	665	595	842	4
COD	339	655	355	665	595	842	4
Las	107	692	123	704	595	842	4
razones	126	692	161	704	595	842	4
que	164	692	181	704	595	842	4
han	184	692	200	704	595	842	4
motivado	203	692	245	704	595	842	4
a	248	692	253	704	595	842	4
realizar	256	692	289	704	595	842	4
el	292	692	300	704	595	842	4
presente	303	692	342	704	595	842	4
estudio	345	692	379	704	595	842	4
son	382	692	398	704	595	842	4
tres:	401	692	421	704	595	842	4
la	424	692	432	704	595	842	4
primera,	435	692	472	704	595	842	4
desde	475	692	502	704	595	842	4
el	80	705	88	717	595	842	4
punto	91	705	117	717	595	842	4
de	121	705	132	717	595	842	4
vista	135	705	157	717	595	842	4
científico	160	705	201	717	595	842	4
es	205	705	215	717	595	842	4
relevante	218	705	260	717	595	842	4
la	264	705	272	717	595	842	4
validación	275	705	320	717	595	842	4
de	323	705	334	717	595	842	4
un	338	705	349	717	595	842	4
modelo	352	705	386	717	595	842	4
basado	389	705	422	717	595	842	4
en	425	705	436	717	595	842	4
una	439	705	456	717	595	842	4
RNA	460	705	478	717	595	842	4
para	482	705	502	717	595	842	4
estimar	80	719	114	731	595	842	4
un	117	719	129	731	595	842	4
índice	132	719	158	731	595	842	4
de	161	719	172	731	595	842	4
calidad	175	719	208	731	595	842	4
de	210	719	222	731	595	842	4
agua	224	719	247	731	595	842	4
frente	250	719	277	731	595	842	4
a	280	719	285	731	595	842	4
la	288	719	296	731	595	842	4
realidad	299	719	335	731	595	842	4
física	338	719	362	731	595	842	4
que	365	719	381	731	595	842	4
se	384	719	395	731	595	842	4
ha	398	719	409	731	595	842	4
obtenido	412	719	451	731	595	842	4
en	454	719	465	731	595	842	4
estudio	468	719	502	731	595	842	4
Enfoque	208	762	237	770	595	842	4
UTE,	239	762	255	770	595	842	4
V.11	258	762	273	770	595	842	4
-N.2,	275	762	292	770	595	842	4
Abr.	294	762	308	770	595	842	4
2020,	310	762	330	770	595	842	4
pp.	332	762	343	770	595	842	4
109-120	345	762	374	770	595	842	4
113	501	89	515	97	595	842	5
previo	94	121	121	133	595	842	5
en	123	121	134	133	595	842	5
la	136	121	144	133	595	842	5
cuenca	146	121	180	133	595	842	5
del	182	121	195	133	595	842	5
río	197	121	209	133	595	842	5
Utcubamba.	211	121	265	133	595	842	5
Segunda,	268	121	309	133	595	842	5
desde	311	121	339	133	595	842	5
el	341	121	349	133	595	842	5
punto	351	121	377	133	595	842	5
de	379	121	390	133	595	842	5
vista	392	121	414	133	595	842	5
funcional,	416	121	460	133	595	842	5
al	462	121	470	133	595	842	5
tener	472	121	496	133	595	842	5
una	498	121	515	133	595	842	5
herramienta	94	135	148	147	595	842	5
computacional	152	135	219	147	595	842	5
confiable	222	135	263	147	595	842	5
en	267	135	278	147	595	842	5
tiempo	281	135	313	147	595	842	5
real	316	135	333	147	595	842	5
para	336	135	356	147	595	842	5
estimar	360	135	394	147	595	842	5
la	398	135	406	147	595	842	5
calidad	409	135	441	147	595	842	5
del	445	135	458	147	595	842	5
agua	461	135	484	147	595	842	5
del	487	135	501	147	595	842	5
río	504	135	515	147	595	842	5
Utcubamba,	94	148	148	160	595	842	5
las	151	148	164	160	595	842	5
instituciones	166	148	224	160	595	842	5
del	226	148	240	160	595	842	5
Estado	242	148	273	160	595	842	5
puede	275	148	303	160	595	842	5
emplearla	305	148	350	160	595	842	5
para	352	148	372	160	595	842	5
realizar	374	148	407	160	595	842	5
operaciones	410	148	465	160	595	842	5
o	467	148	473	160	595	842	5
proponer	475	148	515	160	595	842	5
políticas	94	162	132	173	595	842	5
ambientales	134	162	189	173	595	842	5
que	192	162	208	173	595	842	5
permitan	211	162	251	173	595	842	5
mejorar	254	162	288	173	595	842	5
la	291	162	299	173	595	842	5
calidad	301	162	333	173	595	842	5
del	336	162	349	173	595	842	5
agua,	352	162	376	173	595	842	5
y	379	162	384	173	595	842	5
finalmente,	386	162	437	173	595	842	5
la	439	162	447	173	595	842	5
tercera	450	162	482	173	595	842	5
es	485	162	495	173	595	842	5
em-	498	162	515	173	595	842	5
plear	94	175	116	187	595	842	5
modelos	119	175	157	187	595	842	5
de	160	175	171	187	595	842	5
minería	174	175	207	187	595	842	5
de	210	175	221	187	595	842	5
datos,	224	175	252	187	595	842	5
por	255	175	269	187	595	842	5
razones	272	175	308	187	595	842	5
de	310	175	321	187	595	842	5
facilidad	324	175	362	187	595	842	5
de	365	175	376	187	595	842	5
implementación,	379	175	454	187	595	842	5
con	456	175	473	187	595	842	5
un	476	175	487	187	595	842	5
costo	490	175	515	187	595	842	5
relativamente	94	188	156	200	595	842	5
inferior	158	188	190	200	595	842	5
al	193	188	200	200	595	842	5
de	203	188	214	200	595	842	5
los	217	188	230	200	595	842	5
matemáticos	232	188	292	200	595	842	5
como	294	188	320	200	595	842	5
el	322	188	330	200	595	842	5
del	333	188	346	200	595	842	5
índice	349	188	375	200	595	842	5
de	378	188	389	200	595	842	5
calidad	392	188	424	200	595	842	5
de	426	188	437	200	595	842	5
agua	440	188	462	200	595	842	5
NSF	465	188	482	200	595	842	5
WQI,	485	188	505	200	595	842	5
el	507	188	515	200	595	842	5
mismo	94	202	124	214	595	842	5
que	126	202	143	214	595	842	5
necesita	145	202	184	214	595	842	5
más	186	202	205	214	595	842	5
parámetros.	208	202	262	214	595	842	5
2.	94	227	102	240	595	842	5
Materiales	105	227	158	240	595	842	5
y	161	227	167	240	595	842	5
métodos	169	227	214	240	595	842	5
Metodología	94	266	155	278	595	842	5
La	94	290	104	302	595	842	5
metodología	107	290	163	302	595	842	5
empleada	166	290	210	302	595	842	5
fue	213	290	227	302	595	842	5
de	230	290	241	302	595	842	5
tipo	244	290	261	302	595	842	5
analítica	264	290	302	302	595	842	5
y	305	290	310	302	595	842	5
consistió	313	290	354	302	595	842	5
en	357	290	368	302	595	842	5
tres	370	290	388	302	595	842	5
fases:	391	290	418	302	595	842	5
(1)	421	290	431	302	595	842	5
Se	434	290	445	302	595	842	5
recolectó	448	290	491	302	595	842	5
y	494	290	499	302	595	842	5
ex-	502	290	515	302	595	842	5
cluyó	94	304	118	316	595	842	5
data	120	304	141	316	595	842	5
sobre	143	304	168	316	595	842	5
parámetros	171	304	223	316	595	842	5
concerniente	226	304	285	316	595	842	5
a	288	304	294	316	595	842	5
calidad	296	304	329	316	595	842	5
de	331	304	342	316	595	842	5
agua	345	304	367	316	595	842	5
del	370	304	384	316	595	842	5
Río	387	304	401	316	595	842	5
Utcubamba,	403	304	458	316	595	842	5
del	461	304	474	316	595	842	5
Instituto	477	304	515	316	595	842	5
de	94	317	105	329	595	842	5
Investigación	107	317	167	329	595	842	5
para	169	317	189	329	595	842	5
el	192	317	200	329	595	842	5
Desarrollo	202	317	248	329	595	842	5
Sustentable	250	317	304	329	595	842	5
de	307	317	318	329	595	842	5
Ceja	320	317	340	329	595	842	5
de	342	317	354	329	595	842	5
Selva	356	317	380	329	595	842	5
(INDES-CES)	383	317	436	329	595	842	5
de	439	317	450	329	595	842	5
la	453	317	460	329	595	842	5
Universidad	463	317	515	329	595	842	5
Nacional	94	331	133	342	595	842	5
Toribio	135	331	164	342	595	842	5
Rodríguez	166	331	211	342	595	842	5
de	213	331	224	342	595	842	5
Mendoza	226	331	266	342	595	842	5
de	268	331	279	342	595	842	5
Amazonas.	282	331	331	342	595	842	5
(2)	333	331	345	342	595	842	5
Se	347	331	358	342	595	842	5
implementó	361	331	414	342	595	842	5
un	416	331	428	342	595	842	5
modelo	430	331	463	342	595	842	5
que	465	331	482	342	595	842	5
estimó	484	331	515	342	595	842	5
un	94	344	105	356	595	842	5
índice	107	344	134	356	595	842	5
de	136	344	147	356	595	842	5
calidad	149	344	181	356	595	842	5
de	184	344	195	356	595	842	5
agua	197	344	219	356	595	842	5
para	221	344	241	356	595	842	5
el	243	344	251	356	595	842	5
río	253	344	265	356	595	842	5
Utcubamba	267	344	319	356	595	842	5
de	321	344	332	356	595	842	5
la	334	344	342	356	595	842	5
región	345	344	373	356	595	842	5
Amazonas	375	344	422	356	595	842	5
basado	424	344	456	356	595	842	5
en	459	344	470	356	595	842	5
RNA;	472	344	493	356	595	842	5
para	495	344	515	356	595	842	5
este	94	357	113	369	595	842	5
fin	116	357	127	369	595	842	5
se	130	357	141	369	595	842	5
empleó	143	357	177	369	595	842	5
el	179	357	187	369	595	842	5
software	190	357	230	369	595	842	5
Matlab.	232	357	265	369	595	842	5
(3)	268	357	280	369	595	842	5
Finalmente,	283	357	335	369	595	842	5
se	338	357	348	369	595	842	5
validó	351	357	377	369	595	842	5
el	380	357	388	369	595	842	5
modelo,	390	357	426	369	595	842	5
la	428	357	436	369	595	842	5
cual	439	357	458	369	595	842	5
consistió	461	357	501	369	595	842	5
en	504	357	515	369	595	842	5
comparar	94	371	137	383	595	842	5
los	139	371	152	383	595	842	5
residuos	155	371	193	383	595	842	5
obtenidos	196	371	240	383	595	842	5
entre	242	371	266	383	595	842	5
los	269	371	282	383	595	842	5
datos	284	371	310	383	595	842	5
dados	312	371	339	383	595	842	5
por	342	371	357	383	595	842	5
el	359	371	367	383	595	842	5
modelo	370	371	403	383	595	842	5
y	405	371	411	383	595	842	5
los	413	371	426	383	595	842	5
datos	429	371	454	383	595	842	5
recolectados	457	371	515	383	595	842	5
en	94	384	105	396	595	842	5
campo.	107	384	140	396	595	842	5
Base	94	408	118	421	595	842	5
de	121	408	133	421	595	842	5
Datos	136	408	165	421	595	842	5
para	168	408	190	421	595	842	5
estimar	193	408	229	421	595	842	5
un	232	408	244	421	595	842	5
índice	247	408	276	421	595	842	5
de	279	408	292	421	595	842	5
calidad	295	408	330	421	595	842	5
de	333	408	345	421	595	842	5
agua	348	408	372	421	595	842	5
Se	94	433	105	445	595	842	5
realizó	108	433	137	445	595	842	5
una	140	433	157	445	595	842	5
base	160	433	181	445	595	842	5
de	184	433	195	445	595	842	5
datos	198	433	223	445	595	842	5
tomando	226	433	267	445	595	842	5
en	270	433	281	445	595	842	5
cuenta	284	433	315	445	595	842	5
los	318	433	331	445	595	842	5
resultados	334	433	381	445	595	842	5
de	384	433	395	445	595	842	5
los	398	433	411	445	595	842	5
parámetros	414	433	466	445	595	842	5
de	469	433	480	445	595	842	5
calidad	483	433	515	445	595	842	5
ecológica	94	446	137	458	595	842	5
del	139	446	153	458	595	842	5
agua	155	446	177	458	595	842	5
en	180	446	191	458	595	842	5
la	194	446	202	458	595	842	5
cuenca	204	446	237	458	595	842	5
del	240	446	253	458	595	842	5
río	256	446	267	458	595	842	5
Utcubamba,	270	446	324	458	595	842	5
Amazonas,	327	446	376	458	595	842	5
Perú;	378	446	401	458	595	842	5
reportados	404	446	453	458	595	842	5
en	455	446	467	458	595	842	5
la	469	446	477	458	595	842	5
publica-	480	446	515	458	595	842	5
ción	94	460	112	472	595	842	5
del	115	460	128	472	595	842	5
INDES-CES.	131	460	181	472	595	842	5
Para	183	460	203	472	595	842	5
este	206	460	226	472	595	842	5
estudio	228	460	261	472	595	842	5
previo,	264	460	293	472	595	842	5
la	296	460	304	472	595	842	5
recolección	306	460	358	472	595	842	5
de	361	460	372	472	595	842	5
las	374	460	387	472	595	842	5
muestras	390	460	432	472	595	842	5
de	435	460	446	472	595	842	5
agua	448	460	470	472	595	842	5
se	473	460	483	472	595	842	5
realizó	486	460	515	472	595	842	5
con	94	473	110	485	595	842	5
la	113	473	121	485	595	842	5
estación	123	473	162	485	595	842	5
de	165	473	176	485	595	842	5
lluvias	178	473	207	485	595	842	5
(a	209	473	218	485	595	842	5
lo	221	473	229	485	595	842	5
largo	231	473	254	485	595	842	5
del	256	473	270	485	595	842	5
mes	273	473	292	485	595	842	5
de	295	473	306	485	595	842	5
octubre	308	473	343	485	595	842	5
de	346	473	357	485	595	842	5
2014),	360	473	388	485	595	842	5
se	390	473	401	485	595	842	5
establecieron	404	473	465	485	595	842	5
cuarenta	467	473	507	485	595	842	5
y	510	473	515	485	595	842	5
tres	94	487	112	499	595	842	5
(43)	113	487	132	499	595	842	5
estaciones	134	487	183	499	595	842	5
de	184	487	196	499	595	842	5
muestreo	197	487	241	499	595	842	5
a	243	487	248	499	595	842	5
lo	250	487	258	499	595	842	5
largo	260	487	282	499	595	842	5
de	284	487	295	499	595	842	5
la	297	487	305	499	595	842	5
cuenca	307	487	340	499	595	842	5
principal	342	487	380	499	595	842	5
y	382	487	387	499	595	842	5
en	389	487	400	499	595	842	5
los	402	487	415	499	595	842	5
tributarios	417	487	463	499	595	842	5
más	465	487	484	499	595	842	5
impor-	486	487	515	499	595	842	5
tantes	94	500	123	512	595	842	5
e	126	500	131	512	595	842	5
influyentes	134	500	183	512	595	842	5
en	186	500	197	512	595	842	5
la	200	500	208	512	595	842	5
misma.	211	500	243	512	595	842	5
Además,	246	500	285	512	595	842	5
para	287	500	307	512	595	842	5
la	310	500	318	512	595	842	5
recogida	321	500	359	512	595	842	5
de	362	500	373	512	595	842	5
muestras	376	500	419	512	595	842	5
para	422	500	441	512	595	842	5
el	444	500	452	512	595	842	5
análisis	455	500	489	512	595	842	5
físico	491	500	515	512	595	842	5
químico	94	514	129	525	595	842	5
(15	131	514	144	525	595	842	5
parámetros)	146	514	201	525	595	842	5
y	204	514	209	525	595	842	5
microbiológico	211	514	276	525	595	842	5
(4	278	514	288	525	595	842	5
parámetros)	290	514	345	525	595	842	5
se	347	514	357	525	595	842	5
siguió	359	514	386	525	595	842	5
el	388	514	396	525	595	842	5
protocolo	398	514	441	525	595	842	5
de	443	514	454	525	595	842	5
monitoreo	456	514	502	525	595	842	5
de	504	514	515	525	595	842	5
la	94	527	102	539	595	842	5
calidad	104	527	137	539	595	842	5
sanitaria	139	527	178	539	595	842	5
de	181	527	192	539	595	842	5
los	195	527	208	539	595	842	5
recursos	211	527	250	539	595	842	5
hídricos	253	527	288	539	595	842	5
superficiales,	291	527	350	539	595	842	5
establecido	353	527	405	539	595	842	5
por	408	527	423	539	595	842	5
la	425	527	433	539	595	842	5
Dirección	436	527	478	539	595	842	5
General	481	527	515	539	595	842	5
de	94	540	105	552	595	842	5
Salud	107	540	132	552	595	842	5
Ambiental	135	540	180	552	595	842	5
del	183	540	196	552	595	842	5
Perú,	199	540	222	552	595	842	5
mientras	225	540	265	552	595	842	5
que	267	540	284	552	595	842	5
para	287	540	307	552	595	842	5
el	309	540	317	552	595	842	5
análisis	320	540	354	552	595	842	5
de	356	540	367	552	595	842	5
las	370	540	383	552	595	842	5
parámetros	386	540	438	552	595	842	5
físico	440	540	464	552	595	842	5
químicos	467	540	508	552	595	842	5
y	510	540	515	552	595	842	5
microbiológicas	94	554	164	566	595	842	5
se	166	554	177	566	595	842	5
hizo	179	554	198	566	595	842	5
lo	200	554	208	566	595	842	5
propio	210	554	238	566	595	842	5
con	241	554	257	566	595	842	5
los	260	554	273	566	595	842	5
procedimientos	275	554	345	566	595	842	5
dados	347	554	374	566	595	842	5
en	377	554	388	566	595	842	5
el	390	554	398	566	595	842	5
Standard	401	554	442	566	595	842	5
Methods	444	554	483	566	595	842	5
for	485	554	498	566	595	842	5
the	500	554	515	566	595	842	5
Examination	94	567	149	579	595	842	5
of	151	567	160	579	595	842	5
Water	162	567	189	579	595	842	5
and	191	567	208	579	595	842	5
Wastewater	210	567	264	579	595	842	5
(Gamarra	267	567	308	579	595	842	5
et	311	567	320	579	595	842	5
al.,	322	567	335	579	595	842	5
2018).	337	567	365	579	595	842	5
La	121	581	131	593	595	842	5
base	134	581	155	593	595	842	5
de	158	581	169	593	595	842	5
datos	171	581	196	593	595	842	5
creada	199	581	230	593	595	842	5
tuvo	232	581	252	593	595	842	5
dos	255	581	271	593	595	842	5
fines,	273	581	298	593	595	842	5
el	300	581	308	593	595	842	5
primero	310	581	345	593	595	842	5
fue	348	581	362	593	595	842	5
determinar	365	581	414	593	595	842	5
el	417	581	425	593	595	842	5
índice	427	581	454	593	595	842	5
de	456	581	467	593	595	842	5
calidad	470	581	502	593	595	842	5
de	504	581	515	593	595	842	5
agua	94	594	116	606	595	842	5
y	119	594	124	606	595	842	5
el	127	594	135	606	595	842	5
segundo	138	594	177	606	595	842	5
fue	180	594	195	606	595	842	5
entrenar,	198	594	238	606	595	842	5
validar	241	594	271	606	595	842	5
y	274	594	279	606	595	842	5
emplear	283	594	319	606	595	842	5
la	323	594	330	606	595	842	5
red	334	594	348	606	595	842	5
neuronal	351	594	391	606	595	842	5
artificial	394	594	431	606	595	842	5
propuesta.	434	594	482	606	595	842	5
Estuvo	485	594	515	606	595	842	5
constituida	94	608	144	619	595	842	5
por	147	608	162	619	595	842	5
16	165	608	176	619	595	842	5
instancias	179	608	225	619	595	842	5
concernientes	228	608	292	619	595	842	5
a	295	608	301	619	595	842	5
la	304	608	312	619	595	842	5
misma	315	608	345	619	595	842	5
cantidad	348	608	388	619	595	842	5
de	391	608	402	619	595	842	5
puntos	405	608	436	619	595	842	5
de	439	608	450	619	595	842	5
muestreo;	453	608	499	619	595	842	5
los	502	608	515	619	595	842	5
mismos	94	621	129	633	595	842	5
que	132	621	149	633	595	842	5
fueron	152	621	181	633	595	842	5
considerados	184	621	244	633	595	842	5
debido	247	621	277	633	595	842	5
al	280	621	288	633	595	842	5
tipo	291	621	308	633	595	842	5
de	311	621	322	633	595	842	5
dato	325	621	346	633	595	842	5
ordinal	349	621	379	633	595	842	5
de	382	621	393	633	595	842	5
los	396	621	409	633	595	842	5
diez	412	621	430	633	595	842	5
parámetros	433	621	485	633	595	842	5
toma-	488	621	515	633	595	842	5
dos	94	634	110	646	595	842	5
en	113	634	124	646	595	842	5
cuenta	126	634	158	646	595	842	5
en	160	634	172	646	595	842	5
el	174	634	182	646	595	842	5
presente	185	634	225	646	595	842	5
estudio,	228	634	263	646	595	842	5
debido	266	634	296	646	595	842	5
a	299	634	304	646	595	842	5
que,	307	634	326	646	595	842	5
para	328	634	348	646	595	842	5
estimar	351	634	385	646	595	842	5
el	388	634	396	646	595	842	5
índice	399	634	425	646	595	842	5
de	428	634	439	646	595	842	5
calidad	442	634	474	646	595	842	5
de	477	634	488	646	595	842	5
agua,	491	634	515	646	595	842	5
se	94	648	104	660	595	842	5
necesitaba	107	648	157	660	595	842	5
este	160	648	180	660	595	842	5
tipo	184	648	201	660	595	842	5
de	204	648	215	660	595	842	5
valores.	219	648	253	660	595	842	5
Cada	257	648	279	660	595	842	5
instancia	283	648	324	660	595	842	5
constó	327	648	358	660	595	842	5
de	361	648	372	660	595	842	5
diez	376	648	394	660	595	842	5
(10)	397	648	414	660	595	842	5
valores,	417	648	452	660	595	842	5
siendo	455	648	485	660	595	842	5
estos:	488	648	515	660	595	842	5
temperatura,	94	661	153	673	595	842	5
oxígeno	155	661	189	673	595	842	5
disuelto,	191	661	229	673	595	842	5
DBO	231	661	250	673	595	842	5
5	250	669	254	676	595	842	5
,	254	661	256	673	595	842	5
sólidos	258	661	290	673	595	842	5
disueltos	292	661	332	673	595	842	5
totales,	334	661	368	673	595	842	5
fosfatos,	370	661	410	673	595	842	5
nitratos,	412	661	449	673	595	842	5
pH,	451	661	466	673	595	842	5
coliformes	468	661	515	673	595	842	5
fecales	94	675	126	687	595	842	5
y	129	675	134	687	595	842	5
turbiedad.	137	675	182	687	595	842	5
En	185	675	196	687	595	842	5
la	199	675	207	687	595	842	5
figura	209	675	235	687	595	842	5
2,	238	675	246	687	595	842	5
se	249	675	259	687	595	842	5
puede	262	675	290	687	595	842	5
observar	293	675	332	687	595	842	5
la	334	675	342	687	595	842	5
zona	345	675	367	687	595	842	5
de	369	675	380	687	595	842	5
estudio	383	675	416	687	595	842	5
y	419	675	424	687	595	842	5
los	427	675	440	687	595	842	5
dieciséis	443	675	481	687	595	842	5
puntos	484	675	515	687	595	842	5
de	94	688	105	700	595	842	5
muestreo.	107	688	152	700	595	842	5
Enfoque	222	762	251	770	595	842	5
UTE,	253	762	270	770	595	842	5
V.11-N.2,	272	762	304	770	595	842	5
Abr.	306	762	320	770	595	842	5
2020,	323	762	342	770	595	842	5
pp.	344	762	355	770	595	842	5
109-120	358	762	386	770	595	842	5
114	80	89	94	97	595	842	6
Figura	187	121	215	132	595	842	6
2.	218	121	226	132	595	842	6
Zona	228	121	248	132	595	842	6
de	250	121	260	132	595	842	6
estudio	262	121	293	132	595	842	6
y	295	121	299	132	595	842	6
16	301	121	311	132	595	842	6
puntos	313	121	341	132	595	842	6
de	343	121	353	132	595	842	6
muestreo	355	121	395	132	595	842	6
considerados	191	133	246	144	595	842	6
sobre	248	133	271	144	595	842	6
la	273	133	280	144	595	842	6
cuenca	282	133	312	144	595	842	6
del	314	133	327	144	595	842	6
río	329	133	339	144	595	842	6
Utcubamba.	341	133	391	144	595	842	6
Enfoque	208	762	237	770	595	842	6
UTE,	239	762	255	770	595	842	6
V.11	258	762	273	770	595	842	6
-N.2,	275	762	292	770	595	842	6
Abr.	294	762	308	770	595	842	6
2020,	310	762	330	770	595	842	6
pp.	332	762	343	770	595	842	6
109-120	345	762	374	770	595	842	6
115	501	89	515	97	595	842	7
El	94	121	103	133	595	842	7
índice	106	121	135	133	595	842	7
de	138	121	150	133	595	842	7
la	153	121	162	133	595	842	7
Fundación	165	121	216	133	595	842	7
Nacional	219	121	262	133	595	842	7
de	265	121	277	133	595	842	7
Saneamiento	280	121	344	133	595	842	7
(NSF	347	121	371	133	595	842	7
WQI)	374	121	398	133	595	842	7
En	94	145	105	157	595	842	7
Estados	107	145	143	157	595	842	7
Unidos,	145	145	178	157	595	842	7
la	181	145	189	157	595	842	7
Fundación	191	145	237	157	595	842	7
Nacional	240	145	279	157	595	842	7
de	281	145	292	157	595	842	7
Saneamiento	295	145	354	157	595	842	7
(NSF,	356	145	379	157	595	842	7
por	381	145	396	157	595	842	7
sus	398	145	414	157	595	842	7
siglas	417	145	442	157	595	842	7
en	445	145	456	157	595	842	7
inglés)	458	145	488	157	595	842	7
desa-	490	145	515	157	595	842	7
rrolló	94	159	117	171	595	842	7
el	119	159	127	171	595	842	7
NSF	129	159	147	171	595	842	7
WQI	150	159	167	171	595	842	7
en	169	159	181	171	595	842	7
1970	183	159	205	171	595	842	7
mediante	207	159	249	171	595	842	7
el	252	159	260	171	595	842	7
uso	262	159	278	171	595	842	7
de	281	159	292	171	595	842	7
la	294	159	302	171	595	842	7
técnica	305	159	338	171	595	842	7
de	341	159	352	171	595	842	7
encuesta	354	159	396	171	595	842	7
Delphi.	398	159	429	171	595	842	7
Este	431	159	451	171	595	842	7
índice	453	159	480	171	595	842	7
tiene	482	159	505	171	595	842	7
la	507	159	515	171	595	842	7
característica	94	172	156	184	595	842	7
de	159	172	170	184	595	842	7
ser	173	172	187	184	595	842	7
un	190	172	201	184	595	842	7
índice	204	172	231	184	595	842	7
multiparamétrico	234	172	312	184	595	842	7
basado	315	172	347	184	595	842	7
en	350	172	361	184	595	842	7
tres	364	172	382	184	595	842	7
estudios,	385	172	426	184	595	842	7
donde	429	172	457	184	595	842	7
cada	460	172	482	184	595	842	7
una	485	172	501	184	595	842	7
de	504	172	515	184	595	842	7
los	94	186	107	197	595	842	7
nueve	109	186	136	197	595	842	7
parámetros	138	186	190	197	595	842	7
tiene	192	186	215	197	595	842	7
un	217	186	229	197	595	842	7
peso	231	186	253	197	595	842	7
específico	255	186	301	197	595	842	7
de	303	186	314	197	595	842	7
acuerdo	316	186	353	197	595	842	7
con	355	186	372	197	595	842	7
su	374	186	385	197	595	842	7
importancia,	387	186	443	197	595	842	7
relacionada	445	186	497	197	595	842	7
a	500	186	505	197	595	842	7
la	507	186	515	197	595	842	7
calidad	94	199	126	211	595	842	7
del	128	199	142	211	595	842	7
agua.	144	199	169	211	595	842	7
Estos	171	199	196	211	595	842	7
pesos	198	199	225	211	595	842	7
se	228	199	238	211	595	842	7
muestran	241	199	284	211	595	842	7
en	286	199	298	211	595	842	7
la	300	199	308	211	595	842	7
tabla	310	199	333	211	595	842	7
2,	335	199	344	211	595	842	7
los	346	199	359	211	595	842	7
cuales	362	199	391	211	595	842	7
son	394	199	410	211	595	842	7
aplicados	412	199	455	211	595	842	7
con	458	199	474	211	595	842	7
los	477	199	490	211	595	842	7
pará-	492	199	515	211	595	842	7
metros	94	212	126	224	595	842	7
para	128	212	148	224	595	842	7
generar	150	212	185	224	595	842	7
la	187	212	195	224	595	842	7
media	197	212	225	224	595	842	7
ponderada	227	212	275	224	595	842	7
que	277	212	294	224	595	842	7
constituye	296	212	344	224	595	842	7
el	346	212	354	224	595	842	7
ICA	357	212	371	224	595	842	7
(Behar	374	212	403	224	595	842	7
et	405	212	414	224	595	842	7
al.,	417	212	430	224	595	842	7
1997).	432	212	459	224	595	842	7
El	121	226	129	238	595	842	7
índice	132	226	158	238	595	842	7
NSF	162	226	179	238	595	842	7
WQI	183	226	200	238	595	842	7
fue	203	226	218	238	595	842	7
calculado	221	226	264	238	595	842	7
mediante	268	226	310	238	595	842	7
la	313	226	321	238	595	842	7
ecuación	324	226	365	238	595	842	7
(1),	368	226	381	238	595	842	7
con	384	226	401	238	595	842	7
el	404	226	412	238	595	842	7
propósito	415	226	458	238	595	842	7
de	461	226	472	238	595	842	7
probar	475	226	504	238	595	842	7
la	507	226	515	238	595	842	7
precisión	94	239	134	251	595	842	7
de	137	239	148	251	595	842	7
la	150	239	158	251	595	842	7
red	160	239	175	251	595	842	7
neuronal	177	239	216	251	595	842	7
artificial	219	239	255	251	595	842	7
para	257	239	277	251	595	842	7
estimar	280	239	314	251	595	842	7
el	316	239	324	251	595	842	7
índice	327	239	353	251	595	842	7
de	355	239	367	251	595	842	7
calidad,	369	239	403	251	595	842	7
por	406	239	420	251	595	842	7
lo	423	239	431	251	595	842	7
tanto,	433	239	459	251	595	842	7
en	462	239	473	251	595	842	7
términos	475	239	515	251	595	842	7
de	94	253	105	265	595	842	7
minería	107	253	140	265	595	842	7
de	143	253	154	265	595	842	7
datos,	156	253	184	265	595	842	7
estos	186	253	211	265	595	842	7
datos	213	253	238	265	595	842	7
obtenidos	241	253	285	265	595	842	7
vendrían	287	253	326	265	595	842	7
a	328	253	334	265	595	842	7
ser	336	253	350	265	595	842	7
la	352	253	360	265	595	842	7
verdad	363	253	393	265	595	842	7
absoluta	395	253	434	265	595	842	7
(ground	437	253	471	265	595	842	7
truth).	473	253	502	265	595	842	7
Tabla	165	278	189	290	595	842	7
2.	192	278	200	290	595	842	7
Pesos	202	279	227	290	595	842	7
relativos	229	279	264	290	595	842	7
a	266	279	271	290	595	842	7
los	273	279	285	290	595	842	7
parámetros	287	279	334	290	595	842	7
que	336	279	352	290	595	842	7
conforman	354	279	398	290	595	842	7
el	400	279	407	290	595	842	7
NSF	409	279	426	290	595	842	7
WQI	428	279	443	290	595	842	7
Parámetro	178	298	220	308	595	842	7
NSF	391	298	408	308	595	842	7
WQI	411	298	428	308	595	842	7
Temperatura	99	312	146	321	595	842	7
0.10	402	312	418	321	595	842	7
Oxígeno	99	325	128	335	595	842	7
disuelto	130	325	159	335	595	842	7
0.17	403	325	417	335	595	842	7
DBO5	99	339	119	349	595	842	7
0.10	402	339	418	349	595	842	7
Sólidos	99	352	125	362	595	842	7
Disueltos	127	352	161	362	595	842	7
Totales	163	352	190	362	595	842	7
0.08	401	352	418	362	595	842	7
Turbiedad	99	366	135	376	595	842	7
0.08	401	366	418	376	595	842	7
Fosfatos	99	380	131	389	595	842	7
0.10	402	380	418	389	595	842	7
Nitratos	99	393	129	403	595	842	7
0.10	402	393	418	403	595	842	7
pH	99	407	109	417	595	842	7
0.12	402	407	417	417	595	842	7
Coliformes	99	420	139	430	595	842	7
fecales	141	420	167	430	595	842	7
0.15	402	420	417	430	595	842	7
Si	121	444	129	456	595	842	7
denotamos	131	444	181	456	595	842	7
por	183	444	198	456	595	842	7
al	210	444	218	456	595	842	7
subíndice	220	444	263	456	595	842	7
correspondiente	265	444	339	456	595	842	7
a	341	444	346	456	595	842	7
la	348	444	356	456	595	842	7
variable	358	444	393	456	595	842	7
respectiva,	94	458	143	469	595	842	7
el	145	458	153	469	595	842	7
ICA	156	458	170	469	595	842	7
es	173	458	183	469	595	842	7
expresado	186	458	232	469	595	842	7
por:	234	458	251	469	595	842	7
y	409	444	414	456	595	842	7
por	416	444	430	456	595	842	7
su	447	444	458	456	595	842	7
ponderación	460	444	515	456	595	842	7
(1)	230	510	240	522	595	842	7
La	121	532	131	544	595	842	7
clasificación	133	532	190	544	595	842	7
de	192	532	203	544	595	842	7
la	205	532	213	544	595	842	7
calidad	215	532	248	544	595	842	7
del	250	532	263	544	595	842	7
agua,	266	532	290	544	595	842	7
empleando	293	532	342	544	595	842	7
el	345	532	353	544	595	842	7
ICA,	355	532	372	544	595	842	7
las	374	532	387	544	595	842	7
cuales	390	532	419	544	595	842	7
se	422	532	432	544	595	842	7
expresan	434	532	475	544	595	842	7
en	478	532	489	544	595	842	7
cinco	491	532	515	544	595	842	7
categorías,	94	545	143	557	595	842	7
dependen	146	545	191	557	595	842	7
del	193	545	207	557	595	842	7
rango	209	545	235	557	595	842	7
numérico	238	545	280	557	595	842	7
dado:	282	545	307	557	595	842	7
Muy	310	545	328	557	595	842	7
mala	331	545	353	557	595	842	7
(0-25),	356	545	386	557	595	842	7
mala	388	545	410	557	595	842	7
(26-50),	413	545	449	557	595	842	7
media	452	545	480	557	595	842	7
(51-70),	482	545	515	557	595	842	7
buena	94	559	121	571	595	842	7
(71-90)	124	559	156	571	595	842	7
y	159	559	164	571	595	842	7
excelente	167	559	210	571	595	842	7
(91-100).	213	559	253	571	595	842	7
Para	256	559	276	571	595	842	7
el	279	559	287	571	595	842	7
cálculo	290	559	322	571	595	842	7
de	325	559	336	571	595	842	7
este	339	559	359	571	595	842	7
índice	362	559	389	571	595	842	7
se	392	559	402	571	595	842	7
utilizó	405	559	432	571	595	842	7
la	435	559	443	571	595	842	7
herramienta	446	559	501	571	595	842	7
de	504	559	515	571	595	842	7
forma	94	572	120	584	595	842	7
online	123	572	150	584	595	842	7
(Water	152	572	182	584	595	842	7
Research	184	572	226	584	595	842	7
Center,	228	572	260	584	595	842	7
2018).	262	572	290	584	595	842	7
Procedimiento	94	596	165	609	595	842	7
para	168	596	190	609	595	842	7
determinar	193	596	247	609	595	842	7
la	249	596	258	609	595	842	7
arquitectura	261	596	320	609	595	842	7
y	323	596	328	609	595	842	7
validación	331	596	381	609	595	842	7
de	384	596	396	609	595	842	7
la	399	596	407	609	595	842	7
RNA	410	596	432	609	595	842	7
Al	94	621	102	633	595	842	7
emplear	104	621	141	633	595	842	7
una	144	621	160	633	595	842	7
red	163	621	177	633	595	842	7
neuronal,	180	621	222	633	595	842	7
se	224	621	235	633	595	842	7
consideran	237	621	287	633	595	842	7
tres	289	621	307	633	595	842	7
etapas.	310	621	343	633	595	842	7
La	345	621	355	633	595	842	7
primera	358	621	392	633	595	842	7
consiste	395	621	433	633	595	842	7
en	436	621	447	633	595	842	7
el	449	621	457	633	595	842	7
diseño,	460	621	491	633	595	842	7
en	494	621	505	633	595	842	7
el	507	621	515	633	595	842	7
que	94	634	110	646	595	842	7
se	112	634	123	646	595	842	7
elige	125	634	146	646	595	842	7
el	148	634	156	646	595	842	7
tipo	158	634	175	646	595	842	7
de	177	634	188	646	595	842	7
red	190	634	204	646	595	842	7
neuronal	206	634	245	646	595	842	7
a	247	634	253	646	595	842	7
utilizar	255	634	285	646	595	842	7
(la	287	634	298	646	595	842	7
arquitectura	300	634	356	646	595	842	7
o	357	634	363	646	595	842	7
topología),	365	634	412	646	595	842	7
el	414	634	422	646	595	842	7
número	424	634	458	646	595	842	7
de	460	634	471	646	595	842	7
neuronas	473	634	515	646	595	842	7
que	94	648	110	660	595	842	7
la	113	648	121	660	595	842	7
compondrán,	124	648	183	660	595	842	7
función	185	648	219	660	595	842	7
de	222	648	233	660	595	842	7
activación	235	648	282	660	595	842	7
y	284	648	289	660	595	842	7
el	292	648	300	660	595	842	7
algoritmo	303	648	346	660	595	842	7
de	348	648	359	660	595	842	7
entrenamiento.	362	648	431	660	595	842	7
La	433	648	444	660	595	842	7
etapa	446	648	472	660	595	842	7
de	474	648	485	660	595	842	7
entre-	488	648	515	660	595	842	7
namiento,	94	661	138	673	595	842	7
en	141	661	152	673	595	842	7
donde	155	661	183	673	595	842	7
se	186	661	196	673	595	842	7
le	199	661	207	673	595	842	7
presenta	210	661	249	673	595	842	7
a	252	661	258	673	595	842	7
la	260	661	268	673	595	842	7
red	271	661	286	673	595	842	7
neuronal	288	661	328	673	595	842	7
una	331	661	347	673	595	842	7
serie	350	661	372	673	595	842	7
de	375	661	386	673	595	842	7
datos	389	661	414	673	595	842	7
de	417	661	428	673	595	842	7
entrada	431	661	465	673	595	842	7
y	468	661	473	673	595	842	7
datos	476	661	501	673	595	842	7
de	504	661	515	673	595	842	7
salida,	94	675	122	687	595	842	7
para	125	675	144	687	595	842	7
que	147	675	163	687	595	842	7
a	166	675	171	687	595	842	7
partir	173	675	198	687	595	842	7
de	200	675	211	687	595	842	7
ellos	213	675	234	687	595	842	7
pueda	237	675	264	687	595	842	7
aprender,	267	675	309	687	595	842	7
gracias	311	675	344	687	595	842	7
al	346	675	354	687	595	842	7
uso	356	675	372	687	595	842	7
del	375	675	388	687	595	842	7
algoritmo	390	675	433	687	595	842	7
de	436	675	447	687	595	842	7
entrenamiento	449	675	515	687	595	842	7
y,	94	688	100	700	595	842	7
finalmente,	104	688	154	700	595	842	7
el	157	688	165	700	595	842	7
uso	168	688	185	700	595	842	7
que	188	688	204	700	595	842	7
consiste	207	688	246	700	595	842	7
en	249	688	260	700	595	842	7
suministrarles	263	688	327	700	595	842	7
las	330	688	343	700	595	842	7
entradas	346	688	386	700	595	842	7
pertinentes	390	688	441	700	595	842	7
de	445	688	456	700	595	842	7
la	459	688	467	700	595	842	7
red	470	688	484	700	595	842	7
donde	487	688	515	700	595	842	7
esta	94	702	113	713	595	842	7
genera	116	702	147	713	595	842	7
las	150	702	163	713	595	842	7
salidas	165	702	197	713	595	842	7
en	200	702	211	713	595	842	7
función	213	702	247	713	595	842	7
de	250	702	261	713	595	842	7
lo	263	702	271	713	595	842	7
que	274	702	291	713	595	842	7
ha	293	702	304	713	595	842	7
aprendido	307	702	352	713	595	842	7
en	354	702	366	713	595	842	7
la	368	702	376	713	595	842	7
fase	379	702	398	713	595	842	7
de	401	702	412	713	595	842	7
entrenamiento	415	702	481	713	595	842	7
(Dogan	484	702	515	713	595	842	7
Enfoque	222	762	251	770	595	842	7
UTE,	253	762	270	770	595	842	7
V.11-N.2,	272	762	304	770	595	842	7
Abr.	306	762	320	770	595	842	7
2020,	323	762	342	770	595	842	7
pp.	344	762	355	770	595	842	7
109-120	358	762	386	770	595	842	7
116	80	89	94	97	595	842	8
et	80	121	89	133	595	842	8
al.,	92	121	105	133	595	842	8
2009).	107	121	138	133	595	842	8
El	140	121	148	133	595	842	8
procedimiento	151	121	215	133	595	842	8
empleado	218	121	262	133	595	842	8
para	265	121	284	133	595	842	8
determinar	287	121	336	133	595	842	8
la	339	121	347	133	595	842	8
arquitectura	350	121	405	133	595	842	8
y	408	121	413	133	595	842	8
validación	416	121	461	133	595	842	8
de	463	121	474	133	595	842	8
la	477	121	485	133	595	842	8
red	487	121	502	133	595	842	8
neuronal	80	135	119	147	595	842	8
artificial,	122	135	161	147	595	842	8
consideró	163	135	207	147	595	842	8
estas	209	135	234	147	595	842	8
etapas,	236	135	269	147	595	842	8
ver	271	135	285	147	595	842	8
figura	288	135	314	147	595	842	8
3.	316	135	324	147	595	842	8
Figura	131	160	159	172	595	842	8
3.	162	160	170	172	595	842	8
Procedimiento	172	161	231	172	595	842	8
para	233	161	252	172	595	842	8
determinar	254	161	299	172	595	842	8
la	301	161	308	172	595	842	8
arquitectura	310	161	361	172	595	842	8
y	363	161	367	172	595	842	8
validación	369	161	410	172	595	842	8
de	412	161	422	172	595	842	8
la	424	161	432	172	595	842	8
RNA	434	161	451	172	595	842	8
Determinación	107	315	173	327	595	842	8
de	176	315	187	327	595	842	8
parámetros	191	315	243	327	595	842	8
del	246	315	259	327	595	842	8
modelo:	263	315	299	327	595	842	8
siete	302	315	324	327	595	842	8
parámetros	327	315	379	327	595	842	8
se	383	315	393	327	595	842	8
han	397	315	413	327	595	842	8
contemplado	417	315	476	327	595	842	8
en	479	315	490	327	595	842	8
la	494	315	502	327	595	842	8
presente	80	329	120	341	595	842	8
investigación.	123	329	185	341	595	842	8
Seis	188	329	206	341	595	842	8
parámetros	210	329	262	341	595	842	8
físico-químicos,	265	329	335	341	595	842	8
los	338	329	351	341	595	842	8
cuales	354	329	384	341	595	842	8
son:	387	329	406	341	595	842	8
oxígeno	409	329	443	341	595	842	8
disuelto	447	329	482	341	595	842	8
y	485	329	491	341	595	842	8
la	494	329	502	341	595	842	8
DBO,	80	342	101	354	595	842	8
debido	103	342	133	354	595	842	8
a	135	342	140	354	595	842	8
que	142	342	159	354	595	842	8
son	161	342	177	354	595	842	8
parámetros	179	342	231	354	595	842	8
químicos	233	342	274	354	595	842	8
de	275	342	287	354	595	842	8
la	288	342	296	354	595	842	8
calidad	298	342	331	354	595	842	8
del	332	342	346	354	595	842	8
agua,	348	342	373	354	595	842	8
nitratos,	374	342	412	354	595	842	8
que	414	342	431	354	595	842	8
es	432	342	443	354	595	842	8
el	445	342	453	354	595	842	8
parámetro	455	342	502	354	595	842	8
que	80	356	97	367	595	842	8
proporciona	99	356	153	367	595	842	8
la	156	356	164	367	595	842	8
información	166	356	219	367	595	842	8
de	222	356	233	367	595	842	8
nutrientes	236	356	282	367	595	842	8
del	285	356	299	367	595	842	8
agua.	301	356	326	367	595	842	8
Además	329	356	365	367	595	842	8
de	367	356	379	367	595	842	8
los	381	356	394	367	595	842	8
coliformes	397	356	444	367	595	842	8
fecales,	447	356	482	367	595	842	8
que	485	356	502	367	595	842	8
es	80	369	91	381	595	842	8
el	92	369	100	381	595	842	8
parámetro	102	369	149	381	595	842	8
biológico	151	369	191	381	595	842	8
que	193	369	210	381	595	842	8
determina	212	369	257	381	595	842	8
el	259	369	267	381	595	842	8
grado	269	369	295	381	595	842	8
de	297	369	308	381	595	842	8
contaminación	310	369	376	381	595	842	8
por	378	369	393	381	595	842	8
microorganismos	395	369	473	381	595	842	8
termo	474	369	502	381	595	842	8
tolerantes,	80	382	129	394	595	842	8
por	131	382	146	394	595	842	8
ende,	149	382	173	394	595	842	8
parte	176	382	200	394	595	842	8
de	202	382	213	394	595	842	8
la	216	382	224	394	595	842	8
calidad	227	382	259	394	595	842	8
sanitaria	262	382	301	394	595	842	8
del	304	382	317	394	595	842	8
agua	320	382	342	394	595	842	8
y,	345	382	352	394	595	842	8
por	354	382	369	394	595	842	8
último,	372	382	402	394	595	842	8
el	405	382	413	394	595	842	8
pH	416	382	428	394	595	842	8
y	431	382	436	394	595	842	8
la	439	382	447	394	595	842	8
turbidez,	449	382	489	394	595	842	8
ya	491	382	502	394	595	842	8
que	80	396	97	408	595	842	8
son	99	396	115	408	595	842	8
parámetros	117	396	169	408	595	842	8
físicos	171	396	200	408	595	842	8
de	202	396	213	408	595	842	8
la	215	396	223	408	595	842	8
calidad	225	396	258	408	595	842	8
del	260	396	273	408	595	842	8
agua,	275	396	300	408	595	842	8
estos	302	396	327	408	595	842	8
parámetros	329	396	381	408	595	842	8
(Srivastava	383	396	433	408	595	842	8
et	435	396	444	408	595	842	8
al.,	446	396	459	408	595	842	8
2013)	461	396	487	408	595	842	8
los	489	396	502	408	595	842	8
propone	80	409	117	421	595	842	8
para	120	409	140	421	595	842	8
estimar	143	409	177	421	595	842	8
un	180	409	191	421	595	842	8
índice	194	409	221	421	595	842	8
de	224	409	235	421	595	842	8
calidad	238	409	270	421	595	842	8
de	273	409	284	421	595	842	8
agua	287	409	309	421	595	842	8
mediante	312	409	355	421	595	842	8
lógica	357	409	384	421	595	842	8
difusa.	387	409	417	421	595	842	8
Por	420	409	435	421	595	842	8
otro	438	409	456	421	595	842	8
lado,	459	409	480	421	595	842	8
otro	483	409	502	421	595	842	8
parámetro	80	423	127	435	595	842	8
contemplado	130	423	189	435	595	842	8
fue	192	423	206	435	595	842	8
el	209	423	217	435	595	842	8
NSF	220	423	238	435	595	842	8
WQI.	240	423	260	435	595	842	8
A	263	423	269	435	595	842	8
fin	272	423	283	435	595	842	8
de	286	423	297	435	595	842	8
evitar	300	423	325	435	595	842	8
impactos	328	423	370	435	595	842	8
negativos	373	423	416	435	595	842	8
en	419	423	430	435	595	842	8
el	433	423	441	435	595	842	8
empleo	444	423	477	435	595	842	8
de	480	423	491	435	595	842	8
la	494	423	502	435	595	842	8
red	80	436	95	448	595	842	8
neuronal	97	436	136	448	595	842	8
es	139	436	149	448	595	842	8
necesario	151	436	195	448	595	842	8
durante	198	436	233	448	595	842	8
la	235	436	243	448	595	842	8
preparación	245	436	298	448	595	842	8
inicial	301	436	327	448	595	842	8
de	329	436	340	448	595	842	8
los	342	436	355	448	595	842	8
datos,	357	436	385	448	595	842	8
estandarizar	387	436	444	448	595	842	8
los	446	436	459	448	595	842	8
datos,	461	436	489	448	595	842	8
es	491	436	502	448	595	842	8
decir,	80	450	104	461	595	842	8
convertir	106	450	146	461	595	842	8
los	148	450	161	461	595	842	8
datos	163	450	188	461	595	842	8
a	190	450	196	461	595	842	8
una	198	450	215	461	595	842	8
forma	217	450	243	461	595	842	8
no	245	450	256	461	595	842	8
dimensional	258	450	313	461	595	842	8
de	315	450	326	461	595	842	8
rango	327	450	353	461	595	842	8
de	355	450	366	461	595	842	8
variabilidad	368	450	419	461	595	842	8
uniforme	421	450	461	461	595	842	8
(Dawson	463	450	502	461	595	842	8
y	80	463	85	475	595	842	8
Wilby,	87	463	113	475	595	842	8
2001).	115	463	143	475	595	842	8
La	107	476	118	488	595	842	8
cantidad	121	476	160	488	595	842	8
de	163	476	174	488	595	842	8
instancias	177	476	223	488	595	842	8
de	226	476	237	488	595	842	8
la	240	476	248	488	595	842	8
base	251	476	272	488	595	842	8
de	275	476	286	488	595	842	8
datos	289	476	315	488	595	842	8
disponible	318	476	363	488	595	842	8
para	366	476	386	488	595	842	8
modelar	389	476	426	488	595	842	8
fue	429	476	444	488	595	842	8
de	447	476	458	488	595	842	8
dieciséis,	461	476	502	488	595	842	8
que	80	490	97	502	595	842	8
se	99	490	110	502	595	842	8
asignaron	112	490	156	502	595	842	8
de	158	490	169	502	595	842	8
forma	172	490	198	502	595	842	8
aleatoria	201	490	240	502	595	842	8
en	242	490	253	502	595	842	8
tres	256	490	274	502	595	842	8
conjuntos,	276	490	323	502	595	842	8
denominados	325	490	386	502	595	842	8
de	388	490	399	502	595	842	8
entrenamiento,	401	490	470	502	595	842	8
valida-	472	490	502	502	595	842	8
ción	80	503	99	515	595	842	8
y	101	503	106	515	595	842	8
prueba,	108	503	142	515	595	842	8
la	144	503	152	515	595	842	8
distribución	154	503	206	515	595	842	8
de	208	503	219	515	595	842	8
estos	221	503	246	515	595	842	8
es	248	503	259	515	595	842	8
el	261	503	269	515	595	842	8
70	271	503	282	515	595	842	8
%,	284	503	295	515	595	842	8
10	298	503	308	515	595	842	8
%	310	503	319	515	595	842	8
y	321	503	326	515	595	842	8
20	328	503	341	515	595	842	8
%	343	503	352	515	595	842	8
de	354	503	365	515	595	842	8
los	367	503	380	515	595	842	8
datos	382	503	407	515	595	842	8
ha	409	503	420	515	595	842	8
sido	422	503	441	515	595	842	8
propuesta	443	503	488	515	595	842	8
en	490	503	502	515	595	842	8
el	80	517	88	529	595	842	8
trabajo	90	517	122	529	595	842	8
de	124	517	135	529	595	842	8
May	137	517	156	529	595	842	8
y	158	517	163	529	595	842	8
Sivakumar	165	517	212	529	595	842	8
(2009).	214	517	248	529	595	842	8
Diseño	107	530	141	542	595	842	8
y	144	530	149	542	595	842	8
entrenamiento	153	530	225	542	595	842	8
de	229	530	241	542	595	842	8
la	244	530	253	542	595	842	8
RNA.	256	530	279	542	595	842	8
El	282	530	290	542	595	842	8
fin	292	530	303	542	595	842	8
fue	306	530	320	542	595	842	8
predecir	323	530	359	542	595	842	8
el	362	530	370	542	595	842	8
estado	372	530	403	542	595	842	8
de	405	530	416	542	595	842	8
la	419	530	427	542	595	842	8
calidad	429	530	461	542	595	842	8
del	464	530	477	542	595	842	8
agua	480	530	502	542	595	842	8
del	80	544	93	556	595	842	8
río	96	544	107	556	595	842	8
Utcubamba	109	544	161	556	595	842	8
(NSF	163	544	184	556	595	842	8
WQI)	186	544	207	556	595	842	8
en	209	544	220	556	595	842	8
términos	222	544	262	556	595	842	8
de	265	544	276	556	595	842	8
seis	278	544	296	556	595	842	8
parámetros	298	544	350	556	595	842	8
físico-químicos,	352	544	421	556	595	842	8
además	423	544	459	556	595	842	8
de	461	544	472	556	595	842	8
consi-	475	544	502	556	595	842	8
derar	80	557	103	569	595	842	8
los	105	557	118	569	595	842	8
tipos	120	557	142	569	595	842	8
de	144	557	155	569	595	842	8
redes	157	557	182	569	595	842	8
empleadas	184	557	233	569	595	842	8
en	235	557	246	569	595	842	8
estudios	248	557	286	569	595	842	8
previos,	288	557	322	569	595	842	8
ver	324	557	338	569	595	842	8
tabla	340	557	362	569	595	842	8
1.	364	557	371	569	595	842	8
Este	373	557	392	569	595	842	8
estudio	394	557	427	569	595	842	8
empleó	429	557	462	569	595	842	8
una	464	557	481	569	595	842	8
RNA	483	557	502	569	595	842	8
supervisada	80	570	134	582	595	842	8
y	136	570	141	582	595	842	8
del	144	570	157	582	595	842	8
tipo	159	570	177	582	595	842	8
unidireccional	179	570	241	582	595	842	8
denominado	243	570	298	582	595	842	8
perceptrón	301	570	349	582	595	842	8
de	352	570	363	582	595	842	8
tres	365	570	383	582	595	842	8
capas:	385	570	415	582	595	842	8
La	417	570	427	582	595	842	8
capa	430	570	451	582	595	842	8
de	454	570	465	582	595	842	8
entrada	467	570	502	582	595	842	8
consta	80	584	111	596	595	842	8
de	113	584	124	596	595	842	8
seis	126	584	144	596	595	842	8
parámetros	146	584	197	596	595	842	8
físico-químicos,	199	584	269	596	595	842	8
una	271	584	288	596	595	842	8
capa	290	584	311	596	595	842	8
oculta	314	584	342	596	595	842	8
y	344	584	349	596	595	842	8
el	351	584	359	596	595	842	8
NSF	361	584	379	596	595	842	8
WQI	381	584	398	596	595	842	8
en	400	584	412	596	595	842	8
la	414	584	422	596	595	842	8
capa	424	584	446	596	595	842	8
de	448	584	459	596	595	842	8
salida.	461	584	489	596	595	842	8
La	107	597	118	609	595	842	8
RNA	120	597	138	609	595	842	8
almacena	140	597	185	609	595	842	8
el	187	597	195	609	595	842	8
conocimiento	197	597	258	609	595	842	8
acerca	260	597	291	609	595	842	8
del	293	597	306	609	595	842	8
problema	308	597	350	609	595	842	8
en	352	597	364	609	595	842	8
términos	366	597	406	609	595	842	8
de	408	597	419	609	595	842	8
pesos	421	597	448	609	595	842	8
en	450	597	461	609	595	842	8
las	463	597	476	609	595	842	8
inter-	478	597	502	609	595	842	8
conexiones.	80	611	133	623	595	842	8
El	135	611	143	623	595	842	8
proceso	145	611	181	623	595	842	8
de	183	611	194	623	595	842	8
determinar	196	611	246	623	595	842	8
los	248	611	261	623	595	842	8
pesos	263	611	290	623	595	842	8
a	292	611	297	623	595	842	8
la	299	611	307	623	595	842	8
RNA	309	611	328	623	595	842	8
es	330	611	340	623	595	842	8
denominado	342	611	398	623	595	842	8
entrenamiento.	400	611	468	623	595	842	8
La	470	611	481	623	595	842	8
RNA	483	611	502	623	595	842	8
es	80	624	91	636	595	842	8
entrenada	93	624	139	636	595	842	8
con	142	624	158	636	595	842	8
un	161	624	172	636	595	842	8
conjunto	175	624	214	636	595	842	8
de	217	624	228	636	595	842	8
entradas	230	624	270	636	595	842	8
y	273	624	278	636	595	842	8
salidas	281	624	312	636	595	842	8
conocidas.	315	624	363	636	595	842	8
Al	365	624	374	636	595	842	8
principio	376	624	414	636	595	842	8
del	417	624	431	636	595	842	8
entrenamiento,	433	624	502	636	595	842	8
los	80	638	93	650	595	842	8
valores	95	638	127	650	595	842	8
iniciales	129	638	165	650	595	842	8
de	167	638	178	650	595	842	8
los	180	638	193	650	595	842	8
pesos	195	638	222	650	595	842	8
son	224	638	240	650	595	842	8
asignados	242	638	287	650	595	842	8
aleatoriamente.	289	638	360	650	595	842	8
Los	362	638	377	650	595	842	8
pesos	379	638	406	650	595	842	8
son	408	638	424	650	595	842	8
sistemáticamen-	426	638	502	650	595	842	8
te	80	651	89	663	595	842	8
cambiados	91	651	140	663	595	842	8
por	142	651	157	663	595	842	8
el	159	651	167	663	595	842	8
algoritmo	169	651	212	663	595	842	8
de	214	651	225	663	595	842	8
entrenamiento	227	651	294	663	595	842	8
de	296	651	307	663	595	842	8
forma	309	651	335	663	595	842	8
tal	337	651	349	663	595	842	8
que	351	651	368	663	595	842	8
para	370	651	390	663	595	842	8
una	392	651	408	663	595	842	8
entrada	410	651	445	663	595	842	8
la	447	651	455	663	595	842	8
diferencia	457	651	502	663	595	842	8
entre	80	665	104	676	595	842	8
los	106	665	119	676	595	842	8
resultados	121	665	168	676	595	842	8
de	170	665	181	676	595	842	8
la	183	665	191	676	595	842	8
RNA	193	665	211	676	595	842	8
y	213	665	218	676	595	842	8
los	220	665	233	676	595	842	8
datos	235	665	260	676	595	842	8
actuales	262	665	301	676	595	842	8
son	303	665	319	676	595	842	8
pequeños.	321	665	368	676	595	842	8
Un	369	665	382	676	595	842	8
amplio	383	665	414	676	595	842	8
número	415	665	450	676	595	842	8
de	452	665	463	676	595	842	8
criterios	465	665	502	676	595	842	8
estadísticos	80	678	135	690	595	842	8
están	137	678	163	690	595	842	8
disponibles	166	678	216	690	595	842	8
para	219	678	239	690	595	842	8
comparar	241	678	285	690	595	842	8
la	287	678	295	690	595	842	8
bondad/suficiencia	298	678	384	690	595	842	8
de	387	678	398	690	595	842	8
algún	401	678	425	690	595	842	8
modelo	428	678	461	690	595	842	8
dado.	464	678	489	690	595	842	8
La	491	678	502	690	595	842	8
evaluación	80	691	128	703	595	842	8
estadística	130	691	180	703	595	842	8
del	182	691	196	703	595	842	8
comportamiento	198	691	273	703	595	842	8
usada	275	691	302	703	595	842	8
para	304	691	324	703	595	842	8
el	326	691	334	703	595	842	8
entrenamiento	336	691	403	703	595	842	8
en	405	691	416	703	595	842	8
el	418	691	426	703	595	842	8
presente	428	691	468	703	595	842	8
trabajo	470	691	502	703	595	842	8
fueron	80	705	109	717	595	842	8
la	112	705	120	717	595	842	8
raíz	122	705	138	717	595	842	8
cuadrada	140	705	183	717	595	842	8
media	185	705	213	717	595	842	8
del	215	705	228	717	595	842	8
error	231	705	253	717	595	842	8
(RMSE)	255	705	286	717	595	842	8
y	289	705	294	717	595	842	8
el	296	705	304	717	595	842	8
coeficiente	306	705	356	717	595	842	8
de	359	705	370	717	595	842	8
correlación	372	705	422	717	595	842	8
(R).	425	705	440	717	595	842	8
Estos	442	705	467	717	595	842	8
valores	469	705	502	717	595	842	8
han	80	718	97	730	595	842	8
sido	99	718	117	730	595	842	8
determinados	120	718	182	730	595	842	8
empleando	184	718	234	730	595	842	8
la	236	718	244	730	595	842	8
ecuación	247	718	287	730	595	842	8
(2)	290	718	302	730	595	842	8
y	304	718	309	730	595	842	8
ecuación	311	718	352	730	595	842	8
(3)	355	718	367	730	595	842	8
(Singh	369	718	397	730	595	842	8
et	399	718	408	730	595	842	8
al.,	411	718	424	730	595	842	8
2009).	426	718	456	730	595	842	8
Enfoque	208	762	237	770	595	842	8
UTE,	239	762	255	770	595	842	8
V.11	258	762	273	770	595	842	8
-N.2,	275	762	292	770	595	842	8
Abr.	294	762	308	770	595	842	8
2020,	310	762	330	770	595	842	8
pp.	332	762	343	770	595	842	8
109-120	345	762	374	770	595	842	8
117	501	89	515	97	595	842	9
(2)	257	153	270	168	595	842	9
(3)	257	209	270	224	595	842	9
Donde	121	237	149	249	595	842	9
,	221	237	224	249	595	842	9
,	297	237	300	249	595	842	9
son	315	237	331	249	595	842	9
los	335	237	348	249	595	842	9
valores	352	237	384	249	595	842	9
observados	388	237	440	249	595	842	9
y	444	237	449	249	595	842	9
los	466	237	479	249	595	842	9
valores	483	237	515	249	595	842	9
calculados.	94	251	145	263	595	842	9
Gazzaz	121	264	153	276	595	842	9
et	155	264	164	276	595	842	9
al.	166	264	177	276	595	842	9
(2012)	179	264	207	276	595	842	9
sostienen	209	264	253	276	595	842	9
que	255	264	272	276	595	842	9
el	274	264	282	276	595	842	9
número	284	264	319	276	595	842	9
de	321	264	332	276	595	842	9
neuronas	334	264	376	276	595	842	9
de	379	264	390	276	595	842	9
la	392	264	400	276	595	842	9
capa	402	264	424	276	595	842	9
oculta	426	264	454	276	595	842	9
debería	456	264	490	276	595	842	9
estar	492	264	515	276	595	842	9
dentro	94	278	123	289	595	842	9
del	125	278	139	289	595	842	9
intervalo	141	278	180	289	595	842	9
,	213	278	216	289	595	842	9
donde	218	278	246	289	595	842	9
I/O	248	278	261	289	595	842	9
es	264	278	274	289	595	842	9
el	276	278	284	289	595	842	9
número	287	278	321	289	595	842	9
de	323	278	335	289	595	842	9
neuronas	337	278	379	289	595	842	9
de	381	278	392	289	595	842	9
la	394	278	402	289	595	842	9
capa	405	278	426	289	595	842	9
de	429	278	440	289	595	842	9
entrada	442	278	477	289	595	842	9
y	479	278	484	289	595	842	9
salida,	487	278	515	289	595	842	9
respectivamente.	94	291	172	303	595	842	9
Por	174	291	189	303	595	842	9
otro	191	291	209	303	595	842	9
lado,	211	291	233	303	595	842	9
Palani	235	291	262	303	595	842	9
et	264	291	273	303	595	842	9
al.	275	291	285	303	595	842	9
(2008)	287	291	318	303	595	842	9
han	320	291	337	303	595	842	9
propuesto	339	291	385	303	595	842	9
que	387	291	404	303	595	842	9
estas	406	291	431	303	595	842	9
neuronas	433	291	475	303	595	842	9
no	477	291	488	303	595	842	9
debe-	490	291	515	303	595	842	9
rían	94	304	111	316	595	842	9
ser	113	304	127	316	595	842	9
de	129	304	140	316	595	842	9
ninguna	142	304	178	316	595	842	9
manera	181	304	215	316	595	842	9
menor	217	304	246	316	595	842	9
que	248	304	265	316	595	842	9
el	267	304	275	316	595	842	9
máximo	278	304	313	316	595	842	9
de	315	304	326	316	595	842	9
y	340	304	345	316	595	842	9
O.	347	304	356	316	595	842	9
En	358	304	369	316	595	842	9
nuestro	371	304	406	316	595	842	9
caso,	408	304	432	316	595	842	9
I=6	434	304	449	316	595	842	9
y	451	304	456	316	595	842	9
O=1.	459	304	478	316	595	842	9
Por	480	304	495	316	595	842	9
ello,	497	304	515	316	595	842	9
remplazando	94	318	152	330	595	842	9
los	155	318	168	330	595	842	9
valores	170	318	203	330	595	842	9
en	205	318	216	330	595	842	9
las	219	318	232	330	595	842	9
ecuaciones,	235	318	289	330	595	842	9
se	291	318	302	330	595	842	9
obtiene	305	318	338	330	595	842	9
que	341	318	358	330	595	842	9
el	360	318	368	330	595	842	9
total	371	318	392	330	595	842	9
de	395	318	406	330	595	842	9
las	408	318	421	330	595	842	9
neuronas	424	318	466	330	595	842	9
ocultas	469	318	502	330	595	842	9
se	505	318	515	330	595	842	9
encuentra	94	331	140	343	595	842	9
dentro	142	331	171	343	595	842	9
del	174	331	187	343	595	842	9
intervalo	190	331	229	343	595	842	9
.	264	331	267	343	595	842	9
El	121	345	129	357	595	842	9
procedimiento	132	345	196	357	595	842	9
que	200	345	216	357	595	842	9
se	219	345	230	357	595	842	9
empleó	233	345	266	357	595	842	9
para	270	345	289	357	595	842	9
obtener	293	345	328	357	595	842	9
la	331	345	339	357	595	842	9
arquitectura	342	345	398	357	595	842	9
óptima	401	345	432	357	595	842	9
de	435	345	446	357	595	842	9
la	449	345	457	357	595	842	9
RNA,	461	345	482	357	595	842	9
fue:	485	345	502	357	595	842	9
(1)	505	345	515	357	595	842	9
Entrenar	94	358	132	370	595	842	9
tres	134	358	152	370	595	842	9
corridas	155	358	191	370	595	842	9
cada	194	358	216	370	595	842	9
red	218	358	232	370	595	842	9
de	235	358	246	370	595	842	9
tres	248	358	266	370	595	842	9
capas,	268	358	298	370	595	842	9
donde	300	358	328	370	595	842	9
las	330	358	343	370	595	842	9
neuronas	346	358	388	370	595	842	9
de	390	358	401	370	595	842	9
entrada	403	358	438	370	595	842	9
fueron	441	358	470	370	595	842	9
6,	472	358	481	370	595	842	9
de	483	358	494	370	595	842	9
sali-	497	358	515	370	595	842	9
da	94	372	105	384	595	842	9
1	107	372	111	384	595	842	9
y	114	372	119	384	595	842	9
las	121	372	134	384	595	842	9
ocultas	137	372	170	384	595	842	9
cada	173	372	195	384	595	842	9
valor	197	372	219	384	595	842	9
del	221	372	235	384	595	842	9
intervalo	237	372	276	384	595	842	9
,	312	372	315	384	595	842	9
usando	317	372	350	384	595	842	9
el	353	372	361	384	595	842	9
Toolbox	363	372	397	384	595	842	9
del	400	372	413	384	595	842	9
software	416	372	456	384	595	842	9
Matlab,	458	372	491	384	595	842	9
cabe	493	372	515	384	595	842	9
señalar	94	385	127	397	595	842	9
que	129	385	146	397	595	842	9
se	148	385	159	397	595	842	9
utilizó	161	385	188	397	595	842	9
únicamente	190	385	244	397	595	842	9
el	246	385	254	397	595	842	9
conjunto	257	385	296	397	595	842	9
de	298	385	309	397	595	842	9
entrenamiento.	312	385	380	397	595	842	9
(2)	383	385	395	397	595	842	9
Determinar	397	385	447	397	595	842	9
el	450	385	457	397	595	842	9
promedio	460	385	502	397	595	842	9
de	504	385	515	397	595	842	9
los	94	398	107	410	595	842	9
resultados	109	398	157	410	595	842	9
en	159	398	170	410	595	842	9
las	173	398	186	410	595	842	9
tres	189	398	207	410	595	842	9
corridas	209	398	246	410	595	842	9
de	248	398	259	410	595	842	9
los	262	398	275	410	595	842	9
estadísticos	277	398	332	410	595	842	9
RMSE	335	398	360	410	595	842	9
y	362	398	367	410	595	842	9
R,	370	398	379	410	595	842	9
esto	381	398	401	410	595	842	9
debido	404	398	434	410	595	842	9
a	436	398	442	410	595	842	9
que,	444	398	463	410	595	842	9
en	466	398	477	410	595	842	9
la	479	398	487	410	595	842	9
etapa	490	398	515	410	595	842	9
de	94	412	105	424	595	842	9
entrenamiento,	107	412	175	424	595	842	9
se	177	412	188	424	595	842	9
utilizan	190	412	223	424	595	842	9
datos	225	412	250	424	595	842	9
en	252	412	263	424	595	842	9
forma	266	412	292	424	595	842	9
aleatoria	294	412	334	424	595	842	9
para	336	412	356	424	595	842	9
cada	358	412	380	424	595	842	9
corrida.	382	412	416	424	595	842	9
(3)	418	412	430	424	595	842	9
Escoger	432	412	468	424	595	842	9
el	471	412	479	424	595	842	9
número	481	412	515	424	595	842	9
de	94	425	105	437	595	842	9
neuronas	107	425	149	437	595	842	9
que	151	425	168	437	595	842	9
compondría	170	425	224	437	595	842	9
la	226	425	234	437	595	842	9
capa	236	425	258	437	595	842	9
oculta,	260	425	291	437	595	842	9
bajo	293	425	312	437	595	842	9
el	314	425	322	437	595	842	9
criterio	324	425	356	437	595	842	9
que	359	425	375	437	595	842	9
el	378	425	386	437	595	842	9
promedio	388	425	430	437	595	842	9
de	432	425	443	437	595	842	9
R	446	425	452	437	595	842	9
(más	454	425	476	437	595	842	9
cercano	479	425	515	437	595	842	9
a	94	439	99	451	595	842	9
uno)	101	439	121	451	595	842	9
debe	123	439	145	451	595	842	9
ser	148	439	162	451	595	842	9
el	164	439	172	451	595	842	9
mejor	174	439	200	451	595	842	9
y	202	439	207	451	595	842	9
el	209	439	217	451	595	842	9
el	252	439	260	451	595	842	9
menor,	262	439	293	451	595	842	9
con	295	439	312	451	595	842	9
respecto	314	439	354	451	595	842	9
a	356	439	362	451	595	842	9
todos	364	439	389	451	595	842	9
los	392	439	405	451	595	842	9
promedios	407	439	454	451	595	842	9
encontrados.	456	439	515	451	595	842	9
Estas	94	452	118	464	595	842	9
dos	121	452	138	464	595	842	9
características	141	452	208	464	595	842	9
deben	211	452	239	464	595	842	9
cumplirse	242	452	287	464	595	842	9
al	290	452	298	464	595	842	9
mismo	301	452	331	464	595	842	9
tiempo.	334	452	368	464	595	842	9
(4)	371	452	383	464	595	842	9
La	386	452	397	464	595	842	9
arquitectura	400	452	456	464	595	842	9
óptima	459	452	490	464	595	842	9
de	493	452	504	464	595	842	9
la	507	452	515	464	595	842	9
RNA	94	466	112	478	595	842	9
de	115	466	126	478	595	842	9
tres	128	466	146	478	595	842	9
capas,	148	466	177	478	595	842	9
estuvo	179	466	210	478	595	842	9
compuesta	212	466	262	478	595	842	9
por	264	466	279	478	595	842	9
seis	281	466	299	478	595	842	9
parámetros	301	466	353	478	595	842	9
en	355	466	366	478	595	842	9
la	368	466	376	478	595	842	9
capa	378	466	400	478	595	842	9
de	402	466	413	478	595	842	9
entrada,	416	466	453	478	595	842	9
un	455	466	466	478	595	842	9
parámetro	468	466	515	478	595	842	9
en	94	479	105	491	595	842	9
la	107	479	115	491	595	842	9
capa	117	479	139	491	595	842	9
de	141	479	152	491	595	842	9
salida	155	479	181	491	595	842	9
y	183	479	188	491	595	842	9
la	191	479	199	491	595	842	9
cantidad	201	479	240	491	595	842	9
de	242	479	253	491	595	842	9
neuronas	256	479	298	491	595	842	9
determinadas	300	479	362	491	595	842	9
en	364	479	375	491	595	842	9
el	378	479	386	491	595	842	9
paso	388	479	409	491	595	842	9
(3)	412	479	424	491	595	842	9
en	426	479	437	491	595	842	9
la	440	479	447	491	595	842	9
capa	450	479	472	491	595	842	9
oculta.	474	479	505	491	595	842	9
En	121	493	132	504	595	842	9
esta	134	493	154	504	595	842	9
etapa,	156	493	184	504	595	842	9
al	186	493	194	504	595	842	9
obtener	197	493	232	504	595	842	9
la	234	493	242	504	595	842	9
arquitectura	244	493	300	504	595	842	9
óptima	302	493	333	504	595	842	9
la	336	493	344	504	595	842	9
RNA	346	493	365	504	595	842	9
es	367	493	378	504	595	842	9
considerada	380	493	435	504	595	842	9
entrenada.	437	493	486	504	595	842	9
Validación	121	506	167	518	595	842	9
y	169	506	174	518	595	842	9
prueba	177	506	208	518	595	842	9
de	210	506	221	518	595	842	9
la	224	506	232	518	595	842	9
RNA:	234	506	255	518	595	842	9
La	258	506	268	518	595	842	9
validación	271	506	316	518	595	842	9
de	318	506	329	518	595	842	9
la	332	506	339	518	595	842	9
RNA	342	506	361	518	595	842	9
fue	363	506	378	518	595	842	9
realizada	380	506	420	518	595	842	9
mediante	423	506	465	518	595	842	9
dos	468	506	484	518	595	842	9
pasos:	486	506	515	518	595	842	9
(1)	94	519	104	531	595	842	9
Se	106	519	117	531	595	842	9
ejecutaron	119	519	167	531	595	842	9
tres	169	519	187	531	595	842	9
corridas	189	519	226	531	595	842	9
de	228	519	239	531	595	842	9
la	241	519	249	531	595	842	9
red	251	519	265	531	595	842	9
con	267	519	284	531	595	842	9
arquitectura	286	519	341	531	595	842	9
óptima,	343	519	377	531	595	842	9
usando	379	519	412	531	595	842	9
el	414	519	422	531	595	842	9
Toolbox	424	519	458	531	595	842	9
del	460	519	473	531	595	842	9
software	475	519	515	531	595	842	9
Matlab,	94	533	126	545	595	842	9
vale	129	533	148	545	595	842	9
indicar	151	533	181	545	595	842	9
que	184	533	201	545	595	842	9
se	204	533	214	545	595	842	9
utilizó	217	533	244	545	595	842	9
únicamente	247	533	301	545	595	842	9
el	304	533	312	545	595	842	9
conjunto	315	533	354	545	595	842	9
de	357	533	368	545	595	842	9
validación.	371	533	419	545	595	842	9
(2)	422	533	434	545	595	842	9
Determinó	437	533	483	545	595	842	9
el	486	533	494	545	595	842	9
pro-	497	533	515	545	595	842	9
medio	94	546	121	558	595	842	9
de	124	546	135	558	595	842	9
los	137	546	150	558	595	842	9
resultados	153	546	200	558	595	842	9
en	203	546	214	558	595	842	9
las	216	546	229	558	595	842	9
tres	232	546	250	558	595	842	9
corridas	252	546	289	558	595	842	9
de	291	546	302	558	595	842	9
los	305	546	318	558	595	842	9
estadísticos	320	546	375	558	595	842	9
RMSE	377	546	402	558	595	842	9
y	405	546	410	558	595	842	9
R,	412	546	421	558	595	842	9
esto	423	546	443	558	595	842	9
debido	446	546	476	558	595	842	9
a	478	546	484	558	595	842	9
que,	486	546	505	558	595	842	9
al	507	546	515	558	595	842	9
ejecutar	94	560	131	572	595	842	9
las	133	560	146	572	595	842	9
tres	148	560	166	572	595	842	9
corridas,	169	560	207	572	595	842	9
se	210	560	220	572	595	842	9
utiliza	223	560	249	572	595	842	9
datos	252	560	277	572	595	842	9
en	279	560	290	572	595	842	9
forma	293	560	319	572	595	842	9
aleatoria	322	560	361	572	595	842	9
para	363	560	383	572	595	842	9
cada	385	560	407	572	595	842	9
corrida.	410	560	444	572	595	842	9
El	121	573	129	585	595	842	9
desempeño	131	573	184	585	595	842	9
o	186	573	192	585	595	842	9
prueba	194	573	225	585	595	842	9
de	228	573	239	585	595	842	9
la	241	573	249	585	595	842	9
RNA	251	573	270	585	595	842	9
se	273	573	283	585	595	842	9
realizó	286	573	315	585	595	842	9
de	317	573	328	585	595	842	9
manera	331	573	365	585	595	842	9
análoga	368	573	403	585	595	842	9
al	406	573	414	585	595	842	9
proceso	416	573	452	585	595	842	9
de	454	573	465	585	595	842	9
validación,	468	573	515	585	595	842	9
con	94	587	110	598	595	842	9
la	113	587	120	598	595	842	9
particularidad	123	587	185	598	595	842	9
que	187	587	204	598	595	842	9
los	206	587	219	598	595	842	9
datos	222	587	247	598	595	842	9
donde	249	587	277	598	595	842	9
se	279	587	290	598	595	842	9
empleará	292	587	334	598	595	842	9
el	336	587	344	598	595	842	9
modelo	347	587	380	598	595	842	9
serán	382	587	407	598	595	842	9
en	410	587	421	598	595	842	9
el	423	587	431	598	595	842	9
conjunto	433	587	473	598	595	842	9
prueba.	475	587	509	598	595	842	9
3.	94	612	102	625	595	842	9
Resultados	105	612	162	625	595	842	9
La	94	640	104	652	595	842	9
RNA	107	640	125	652	595	842	9
construida	128	640	176	652	595	842	9
fue	179	640	193	652	595	842	9
entrenada	196	640	242	652	595	842	9
usando	244	640	277	652	595	842	9
el	280	640	288	652	595	842	9
algoritmo	290	640	334	652	595	842	9
de	336	640	347	652	595	842	9
Levenberg-Marquardt,	350	640	448	652	595	842	9
empleó	451	640	484	652	595	842	9
la	487	640	495	652	595	842	9
fun-	497	640	515	652	595	842	9
ción	94	653	112	665	595	842	9
de	115	653	127	665	595	842	9
transferencia	130	653	190	665	595	842	9
no	193	653	204	665	595	842	9
lineal	207	653	231	665	595	842	9
(tansig)	234	653	268	665	595	842	9
se	271	653	281	665	595	842	9
utilizó,	284	653	313	665	595	842	9
tanto	317	653	341	665	595	842	9
en	344	653	355	665	595	842	9
la	358	653	366	665	595	842	9
capa	369	653	391	665	595	842	9
oculta	394	653	422	665	595	842	9
como	425	653	450	665	595	842	9
en	453	653	465	665	595	842	9
la	468	653	476	665	595	842	9
externa.	479	653	515	665	595	842	9
Se	94	667	105	678	595	842	9
determinó	108	667	154	678	595	842	9
la	157	667	165	678	595	842	9
distribución	169	667	221	678	595	842	9
óptima,	224	667	258	678	595	842	9
ver	262	667	275	678	595	842	9
tabla	279	667	302	678	595	842	9
3,	305	667	313	678	595	842	9
consistente	316	667	370	678	595	842	9
de	373	667	384	678	595	842	9
seis	387	667	405	678	595	842	9
neuronas	408	667	450	678	595	842	9
en	454	667	465	678	595	842	9
la	468	667	476	678	595	842	9
capa	479	667	501	678	595	842	9
de	504	667	515	678	595	842	9
entrada,	94	680	131	692	595	842	9
doce	134	680	156	692	595	842	9
neuronas	160	680	202	692	595	842	9
en	205	680	216	692	595	842	9
la	219	680	227	692	595	842	9
capa	231	680	253	692	595	842	9
oculta	256	680	284	692	595	842	9
y	288	680	293	692	595	842	9
una	296	680	313	692	595	842	9
neurona	316	680	353	692	595	842	9
en	356	680	367	692	595	842	9
la	371	680	379	692	595	842	9
capa	382	680	404	692	595	842	9
de	407	680	418	692	595	842	9
salida,	422	680	450	692	595	842	9
el	454	680	462	692	595	842	9
mismo	465	680	495	692	595	842	9
que	499	680	515	692	595	842	9
proporcionó	94	693	147	705	595	842	9
un	149	693	160	705	595	842	9
mejor	162	693	188	705	595	842	9
modelo	190	693	223	705	595	842	9
de	225	693	236	705	595	842	9
ajuste	238	693	266	705	595	842	9
para	268	693	288	705	595	842	9
los	290	693	303	705	595	842	9
tres	305	693	323	705	595	842	9
conjuntos	325	693	369	705	595	842	9
de	371	693	382	705	595	842	9
datos.	384	693	412	705	595	842	9
El	414	693	422	705	595	842	9
coeficiente	424	693	473	705	595	842	9
de	475	693	486	705	595	842	9
corre-	488	693	515	705	595	842	9
lación	94	707	120	719	595	842	9
(R)	123	707	135	719	595	842	9
para	138	707	158	719	595	842	9
el	161	707	169	719	595	842	9
entrenamiento,	172	707	240	719	595	842	9
validación	243	707	288	719	595	842	9
y	291	707	296	719	595	842	9
los	298	707	311	719	595	842	9
conjuntos	314	707	359	719	595	842	9
de	361	707	372	719	595	842	9
prueba	375	707	406	719	595	842	9
fue	409	707	424	719	595	842	9
de	426	707	438	719	595	842	9
0.979,	440	707	468	719	595	842	9
1	471	707	475	719	595	842	9
y	478	707	483	719	595	842	9
0.940,	486	707	515	719	595	842	9
Enfoque	222	762	251	770	595	842	9
UTE,	253	762	270	770	595	842	9
V.11-N.2,	272	762	304	770	595	842	9
Abr.	306	762	320	770	595	842	9
2020,	323	762	342	770	595	842	9
pp.	344	762	355	770	595	842	9
109-120	358	762	386	770	595	842	9
118	80	89	94	97	595	842	10
respectivamente.	80	121	158	133	595	842	10
Los	161	121	177	133	595	842	10
valores	179	121	212	133	595	842	10
respectivos	214	121	266	133	595	842	10
de	269	121	280	133	595	842	10
RMSE	283	121	308	133	595	842	10
para	310	121	330	133	595	842	10
los	333	121	346	133	595	842	10
tres	349	121	367	133	595	842	10
conjuntos	369	121	414	133	595	842	10
de	416	121	427	133	595	842	10
datos	430	121	455	133	595	842	10
fue	458	121	473	133	595	842	10
2.562	475	121	502	133	595	842	10
para	80	135	100	147	595	842	10
entrenamiento,	102	135	171	147	595	842	10
1.546	173	135	198	147	595	842	10
la	200	135	208	147	595	842	10
validación	210	135	255	147	595	842	10
y	258	135	263	147	595	842	10
1.997	265	135	289	147	595	842	10
la	291	135	299	147	595	842	10
prueba.	301	135	335	147	595	842	10
Tabla	190	160	214	172	595	842	10
3.	216	160	224	172	595	842	10
Desempeño	227	161	276	172	595	842	10
de	278	161	288	172	595	842	10
los	290	161	302	172	595	842	10
parámetros	304	161	351	172	595	842	10
de	353	161	363	172	595	842	10
la	365	161	372	172	595	842	10
RNA	374	161	392	172	595	842	10
para	175	172	193	183	595	842	10
la	229	172	236	183	595	842	10
calidad	238	172	267	183	595	842	10
del	269	172	282	183	595	842	10
agua	284	172	304	183	595	842	10
del	306	172	318	183	595	842	10
río	320	172	331	183	595	842	10
Utcubamba	333	172	380	183	595	842	10
(Perú)	382	172	406	183	595	842	10
Estructura	105	204	147	215	595	842	10
RNA	149	204	167	215	595	842	10
Entrenamiento	217	192	275	202	595	842	10
(70	234	203	246	213	595	842	10
%)	248	203	259	213	595	842	10
RMSE	209	218	234	228	595	842	10
6	85	232	91	242	595	842	10
-12-1	93	232	109	242	595	842	10
2.652	197	232	219	242	595	842	10
R	272	218	278	228	595	842	10
0.979	255	232	277	242	595	842	10
Validación	333	192	374	202	595	842	10
(10	341	203	353	213	595	842	10
%)	356	203	367	213	595	842	10
RMSE	317	218	342	228	595	842	10
1.546	306	232	326	242	595	842	10
Predicción	433	192	476	202	595	842	10
(20	442	203	454	213	595	842	10
%)	456	203	467	213	595	842	10
R	380	218	386	228	595	842	10
1	364	232	367	242	595	842	10
RMSE	418	218	443	228	595	842	10
1.997	412	232	432	242	595	842	10
R	475	218	481	228	595	842	10
0.940	460	232	482	242	595	842	10
4.	80	268	89	280	595	842	10
Discusión	92	268	141	280	595	842	10
Los	80	295	96	307	595	842	10
datos	98	295	123	307	595	842	10
que	126	295	143	307	595	842	10
se	145	295	156	307	595	842	10
han	158	295	175	307	595	842	10
utilizado	177	295	215	307	595	842	10
para	218	295	238	307	595	842	10
diseñar,	240	295	275	307	595	842	10
emplear	277	295	314	307	595	842	10
y	317	295	322	307	595	842	10
usar	324	295	344	307	595	842	10
la	346	295	354	307	595	842	10
red	357	295	371	307	595	842	10
neuronal	374	295	413	307	595	842	10
artificial,	416	295	455	307	595	842	10
constó	457	295	488	307	595	842	10
de	491	295	502	307	595	842	10
dieciséis	80	309	119	321	595	842	10
puntos	121	309	152	321	595	842	10
de	154	309	165	321	595	842	10
muestreo	167	309	210	321	595	842	10
del	212	309	225	321	595	842	10
río	227	309	239	321	595	842	10
Utcubamba	240	309	293	321	595	842	10
y	295	309	300	321	595	842	10
sus	301	309	317	321	595	842	10
afluentes,	319	309	364	321	595	842	10
los	366	309	379	321	595	842	10
mismos	381	309	416	321	595	842	10
que	418	309	435	321	595	842	10
fueron	436	309	466	321	595	842	10
sustraí-	468	309	502	321	595	842	10
dos	80	322	96	334	595	842	10
del	98	322	112	334	595	842	10
trabajo	114	322	146	334	595	842	10
previo,	148	322	178	334	595	842	10
realizado	180	322	220	334	595	842	10
por	223	322	237	334	595	842	10
Gamarra	240	322	278	334	595	842	10
et	280	322	290	334	595	842	10
al.	292	322	302	334	595	842	10
(2018).	305	322	336	334	595	842	10
La	338	322	348	334	595	842	10
recolección	351	322	403	334	595	842	10
de	405	322	416	334	595	842	10
estas	418	322	443	334	595	842	10
muestras	446	322	488	334	595	842	10
de	491	322	502	334	595	842	10
agua	80	335	102	347	595	842	10
se	104	335	115	347	595	842	10
realizó	117	335	147	347	595	842	10
con	149	335	166	347	595	842	10
la	168	335	176	347	595	842	10
estación	178	335	217	347	595	842	10
de	219	335	230	347	595	842	10
lluvias	232	335	261	347	595	842	10
(a	263	335	272	347	595	842	10
lo	274	335	282	347	595	842	10
largo	284	335	307	347	595	842	10
del	309	335	322	347	595	842	10
mes	325	335	344	347	595	842	10
de	346	335	357	347	595	842	10
octubre	360	335	395	347	595	842	10
de	397	335	408	347	595	842	10
2014).	410	335	438	347	595	842	10
Se	107	349	118	361	595	842	10
empleó	121	349	154	361	595	842	10
la	156	349	164	361	595	842	10
RNA	167	349	185	361	595	842	10
del	188	349	201	361	595	842	10
tipo	204	349	221	361	595	842	10
perceptrón	223	349	272	361	595	842	10
multicapa	274	349	318	361	595	842	10
para	321	349	341	361	595	842	10
estimar	343	349	377	361	595	842	10
el	380	349	387	361	595	842	10
índice	390	349	416	361	595	842	10
de	419	349	430	361	595	842	10
calidad	432	349	464	361	595	842	10
de	466	349	477	361	595	842	10
agua	480	349	502	361	595	842	10
(NSF	80	362	100	374	595	842	10
WQI),	103	362	126	374	595	842	10
tomando	128	362	168	374	595	842	10
como	170	362	195	374	595	842	10
referencia	198	362	242	374	595	842	10
los	245	362	258	374	595	842	10
trabajos	260	362	296	374	595	842	10
previos	299	362	331	374	595	842	10
(ver	333	362	350	374	595	842	10
tabla	352	362	375	374	595	842	10
1),	377	362	387	374	595	842	10
considerando	389	362	449	374	595	842	10
como	451	362	476	374	595	842	10
pará-	479	362	502	374	595	842	10
metros	80	376	112	388	595	842	10
de	114	376	125	388	595	842	10
entrada	127	376	161	388	595	842	10
a	163	376	169	388	595	842	10
los	171	376	184	388	595	842	10
parámetros:	186	376	239	388	595	842	10
OD,	241	376	256	388	595	842	10
DBO,	258	376	279	388	595	842	10
nitratos,	281	376	318	388	595	842	10
coliformes	320	376	366	388	595	842	10
fecales,	369	376	403	388	595	842	10
pH	405	376	417	388	595	842	10
y	419	376	424	388	595	842	10
turbidez.	427	376	465	388	595	842	10
Diferen-	467	376	502	388	595	842	10
tes	80	389	94	401	595	842	10
modelos	97	389	135	401	595	842	10
de	138	389	149	401	595	842	10
redes	152	389	177	401	595	842	10
neuronales	180	389	229	401	595	842	10
fueron	232	389	260	401	595	842	10
construidos	263	389	316	401	595	842	10
y	319	389	324	401	595	842	10
examinados	327	389	380	401	595	842	10
para	383	389	402	401	595	842	10
determinar	405	389	454	401	595	842	10
el	457	389	465	401	595	842	10
número	468	389	502	401	595	842	10
óptimo	80	403	111	415	595	842	10
de	113	403	124	415	595	842	10
neuronas	126	403	167	415	595	842	10
en	170	403	181	415	595	842	10
la	183	403	191	415	595	842	10
capa	193	403	214	415	595	842	10
oculta,	217	403	247	415	595	842	10
además	249	403	284	415	595	842	10
de	286	403	297	415	595	842	10
encontrar	299	403	343	415	595	842	10
el	345	403	353	415	595	842	10
porcentaje	355	403	402	415	595	842	10
de	404	403	415	415	595	842	10
distribución	417	403	469	415	595	842	10
óptimo	471	403	502	415	595	842	10
que	80	416	97	428	595	842	10
correspondería	99	416	165	428	595	842	10
a	167	416	172	428	595	842	10
los	175	416	187	428	595	842	10
conjuntos	189	416	233	428	595	842	10
de	235	416	246	428	595	842	10
entrenamiento,	248	416	315	428	595	842	10
validación	317	416	361	428	595	842	10
y	363	416	369	428	595	842	10
pruebas	371	416	406	428	595	842	10
para	408	416	428	428	595	842	10
las	430	416	443	428	595	842	10
muestras.	445	416	489	428	595	842	10
La	107	430	118	441	595	842	10
arquitectura	120	430	176	441	595	842	10
de	178	430	189	441	595	842	10
la	192	430	199	441	595	842	10
RNA	202	430	221	441	595	842	10
óptima	223	430	254	441	595	842	10
para	257	430	277	441	595	842	10
estimar	279	430	313	441	595	842	10
el	316	430	324	441	595	842	10
índice	326	430	353	441	595	842	10
de	355	430	366	441	595	842	10
la	368	430	376	441	595	842	10
calidad	379	430	411	441	595	842	10
del	413	430	427	441	595	842	10
agua	429	430	451	441	595	842	10
de	454	430	465	441	595	842	10
río	467	430	479	441	595	842	10
(NSF	481	430	502	441	595	842	10
WQI)	80	443	101	455	595	842	10
se	103	443	114	455	595	842	10
muestra	117	443	155	455	595	842	10
en	157	443	169	455	595	842	10
la	171	443	179	455	595	842	10
figura	182	443	208	455	595	842	10
4.	211	443	220	455	595	842	10
Con	222	443	240	455	595	842	10
el	243	443	251	455	595	842	10
trabajo	254	443	285	455	595	842	10
de	288	443	299	455	595	842	10
Thambavani	302	443	357	455	595	842	10
D	360	443	366	455	595	842	10
y	369	443	374	455	595	842	10
Uma	377	443	398	455	595	842	10
(2014),	400	443	431	455	595	842	10
se	434	443	445	455	595	842	10
coincidió	448	443	488	455	595	842	10
en	490	443	502	455	595	842	10
la	80	456	88	468	595	842	10
aplicación	91	456	137	468	595	842	10
del	140	456	154	468	595	842	10
modelo	157	456	190	468	595	842	10
de	194	456	205	468	595	842	10
red	208	456	222	468	595	842	10
neuronal	226	456	265	468	595	842	10
perceptrón	268	456	318	468	595	842	10
de	321	456	332	468	595	842	10
tres	335	456	353	468	595	842	10
capas	357	456	384	468	595	842	10
para	387	456	407	468	595	842	10
calcular	410	456	446	468	595	842	10
el	450	456	458	468	595	842	10
índice	461	456	487	468	595	842	10
de	491	456	502	468	595	842	10
calidad	80	470	112	482	595	842	10
del	115	470	129	482	595	842	10
agua	132	470	154	482	595	842	10
(WQI)	157	470	181	482	595	842	10
para	184	470	204	482	595	842	10
Batlagundu,	207	470	261	482	595	842	10
Dindigul	264	470	300	482	595	842	10
District,	303	470	338	482	595	842	10
Tamilnadu	341	470	387	482	595	842	10
en	390	470	402	482	595	842	10
la	405	470	413	482	595	842	10
India.	416	470	440	482	595	842	10
Sin	443	470	457	482	595	842	10
embargo,	460	470	502	482	595	842	10
existen	80	483	112	495	595	842	10
diferencias	115	483	165	495	595	842	10
con	167	483	184	495	595	842	10
el	187	483	195	495	595	842	10
trabajo	197	483	229	495	595	842	10
mencionado,	232	483	289	495	595	842	10
como	292	483	317	495	595	842	10
la	320	483	328	495	595	842	10
arquitectura	331	483	387	495	595	842	10
de	389	483	400	495	595	842	10
red	403	483	418	495	595	842	10
óptima	420	483	452	495	595	842	10
(8-3-1),	454	483	486	495	595	842	10
los	489	483	502	495	595	842	10
parámetros	80	497	132	509	595	842	10
de	135	497	146	509	595	842	10
entrada,	150	497	187	509	595	842	10
las	190	497	203	509	595	842	10
cuales	207	497	236	509	595	842	10
fueron	240	497	269	509	595	842	10
el	272	497	280	509	595	842	10
pH,	284	497	298	509	595	842	10
OD,	302	497	317	509	595	842	10
EC,	320	497	334	509	595	842	10
TDS,	338	497	358	509	595	842	10
TA,	361	497	375	509	595	842	10
TH,	378	497	393	509	595	842	10
Ca,	396	497	410	509	595	842	10
Mg,	414	497	430	509	595	842	10
el	433	497	441	509	595	842	10
algoritmo	444	497	487	509	595	842	10
de	491	497	502	509	595	842	10
entrenamiento	80	510	146	522	595	842	10
(retro	149	510	174	522	595	842	10
propagación)	177	510	236	522	595	842	10
y	239	510	244	522	595	842	10
el	247	510	255	522	595	842	10
WQI	258	510	275	522	595	842	10
empleado	278	510	323	522	595	842	10
es	326	510	336	522	595	842	10
calculado	339	510	383	522	595	842	10
bajo	386	510	404	522	595	842	10
la	407	510	415	522	595	842	10
normativa	418	510	464	522	595	842	10
del	467	510	480	522	595	842	10
país	483	510	502	522	595	842	10
donde	80	524	108	535	595	842	10
se	110	524	121	535	595	842	10
realizó	123	524	152	535	595	842	10
el	155	524	163	535	595	842	10
estudio.	165	524	201	535	595	842	10
Figura	89	549	117	560	595	842	10
4.	120	549	128	560	595	842	10
Red	131	550	146	560	595	842	10
Neuronal	148	550	185	560	595	842	10
Artificial	187	550	221	560	595	842	10
para	223	550	241	560	595	842	10
estimar	243	550	274	560	595	842	10
el	276	550	284	560	595	842	10
índice	286	550	310	560	595	842	10
de	312	550	322	560	595	842	10
calidad	324	550	353	560	595	842	10
del	355	550	368	560	595	842	10
agua	370	550	390	560	595	842	10
del	392	550	404	560	595	842	10
río	406	550	417	560	595	842	10
Utcubamba	419	550	466	560	595	842	10
(Perú)	468	550	492	560	595	842	10
Enfoque	208	762	237	770	595	842	10
UTE,	239	762	255	770	595	842	10
V.11	258	762	273	770	595	842	10
-N.2,	275	762	292	770	595	842	10
Abr.	294	762	308	770	595	842	10
2020,	310	762	330	770	595	842	10
pp.	332	762	343	770	595	842	10
109-120	345	762	374	770	595	842	10
119	501	89	515	97	595	842	11
Se	121	121	132	133	595	842	11
determinó	135	121	181	133	595	842	11
que	183	121	200	133	595	842	11
la	203	121	211	133	595	842	11
distribución	213	121	266	133	595	842	11
óptima,	268	121	302	133	595	842	11
obteniendo	305	121	355	133	595	842	11
el	358	121	366	133	595	842	11
valor	368	121	390	133	595	842	11
de	393	121	404	133	595	842	11
R	407	121	413	133	595	842	11
mayores	416	121	454	133	595	842	11
que	457	121	474	133	595	842	11
0.94	476	121	497	133	595	842	11
y	500	121	505	133	595	842	11
el	507	121	515	133	595	842	11
RMSE	94	135	119	147	595	842	11
menor	121	135	150	147	595	842	11
que	151	135	168	147	595	842	11
2.65,	170	135	193	147	595	842	11
para	194	135	214	147	595	842	11
la	216	135	224	147	595	842	11
distribución	226	135	279	147	595	842	11
de	280	135	292	147	595	842	11
los	293	135	306	147	595	842	11
conjuntos	308	135	353	147	595	842	11
de	355	135	366	147	595	842	11
entrenamiento,	367	135	436	147	595	842	11
validación	438	135	483	147	595	842	11
y	485	135	490	147	595	842	11
prue-	492	135	515	147	595	842	11
ba	94	148	105	160	595	842	11
de	107	148	118	160	595	842	11
la	120	148	128	160	595	842	11
RNA,	130	148	151	160	595	842	11
es	153	148	164	160	595	842	11
el	166	148	174	160	595	842	11
70	176	148	187	160	595	842	11
%,	189	148	201	160	595	842	11
10	203	148	213	160	595	842	11
%	215	148	225	160	595	842	11
y	227	148	232	160	595	842	11
20	234	148	246	160	595	842	11
%;	248	148	260	160	595	842	11
esta	262	148	282	160	595	842	11
distribución	284	148	336	160	595	842	11
es	339	148	349	160	595	842	11
la	351	148	359	160	595	842	11
misma	361	148	392	160	595	842	11
encontrada	394	148	445	160	595	842	11
en	447	148	458	160	595	842	11
el	461	148	468	160	595	842	11
trabajo	471	148	502	160	595	842	11
de	504	148	515	160	595	842	11
May	94	162	112	173	595	842	11
y	114	162	119	173	595	842	11
Sivakumar	121	162	168	173	595	842	11
(2009).	170	162	204	173	595	842	11
5.	94	187	102	200	595	842	11
Conclusiones	105	187	174	200	595	842	11
y	177	187	182	200	595	842	11
recomendaciones	185	187	275	200	595	842	11
En	94	215	105	227	595	842	11
este	107	215	127	227	595	842	11
trabajo,	130	215	164	227	595	842	11
se	167	215	177	227	595	842	11
propone	180	215	217	227	595	842	11
un	220	215	231	227	595	842	11
modelo	234	215	267	227	595	842	11
basado	270	215	302	227	595	842	11
en	305	215	316	227	595	842	11
redes	319	215	344	227	595	842	11
neuronales	347	215	397	227	595	842	11
artificiales	400	215	447	227	595	842	11
para	449	215	469	227	595	842	11
el	472	215	480	227	595	842	11
cálculo	483	215	515	227	595	842	11
del	94	228	107	240	595	842	11
índice	109	228	136	240	595	842	11
NSF	137	228	155	240	595	842	11
WQI,	157	228	177	240	595	842	11
el	179	228	187	240	595	842	11
mismo	189	228	219	240	595	842	11
que	221	228	237	240	595	842	11
permite	239	228	274	240	595	842	11
determinar	276	228	326	240	595	842	11
el	327	228	335	240	595	842	11
índice	337	228	364	240	595	842	11
de	366	228	377	240	595	842	11
la	379	228	387	240	595	842	11
calidad	388	228	421	240	595	842	11
del	422	228	436	240	595	842	11
agua	438	228	460	240	595	842	11
del	462	228	475	240	595	842	11
río	477	228	489	240	595	842	11
Utcu-	490	228	515	240	595	842	11
bamba	94	242	124	253	595	842	11
y	127	242	132	253	595	842	11
sus	134	242	150	253	595	842	11
afluentes	153	242	195	253	595	842	11
(Perú).	197	242	226	253	595	842	11
La	229	242	239	253	595	842	11
red	242	242	256	253	595	842	11
neuronal	259	242	298	253	595	842	11
artificial	301	242	337	253	595	842	11
que	339	242	356	253	595	842	11
se	359	242	369	253	595	842	11
empleó	372	242	405	253	595	842	11
ha	407	242	419	253	595	842	11
sido	421	242	439	253	595	842	11
el	442	242	450	253	595	842	11
perceptrón	452	242	502	253	595	842	11
de	504	242	515	253	595	842	11
tres	94	255	112	267	595	842	11
capas,	114	255	144	267	595	842	11
el	146	255	154	267	595	842	11
algoritmo	157	255	200	267	595	842	11
de	203	255	214	267	595	842	11
entrenamiento	217	255	283	267	595	842	11
fue	286	255	301	267	595	842	11
el	303	255	311	267	595	842	11
de	314	255	325	267	595	842	11
Levenberg	328	255	374	267	595	842	11
Marquardt.	377	255	426	267	595	842	11
El	429	255	437	267	595	842	11
presente	439	255	479	267	595	842	11
estudio	482	255	515	267	595	842	11
muestra	94	268	131	280	595	842	11
que	134	268	151	280	595	842	11
la	153	268	161	280	595	842	11
red	164	268	178	280	595	842	11
neuronal	181	268	220	280	595	842	11
artificial	223	268	260	280	595	842	11
óptima	262	268	293	280	595	842	11
que	296	268	313	280	595	842	11
tiene	315	268	338	280	595	842	11
la	341	268	349	280	595	842	11
arquitectura	351	268	407	280	595	842	11
6-12-1	410	268	437	280	595	842	11
es	439	268	450	280	595	842	11
capaz	453	268	479	280	595	842	11
de	482	268	493	280	595	842	11
cap-	496	268	515	280	595	842	11
turar	94	282	116	294	595	842	11
a	118	282	123	294	595	842	11
largo	125	282	148	294	595	842	11
plazo	150	282	174	294	595	842	11
las	176	282	189	294	595	842	11
tendencias	191	282	241	294	595	842	11
observadas	243	282	295	294	595	842	11
a	297	282	302	294	595	842	11
la	305	282	313	294	595	842	11
tediosa	315	282	348	294	595	842	11
variable	350	282	385	294	595	842	11
como	387	282	412	294	595	842	11
es	415	282	425	294	595	842	11
determinar	427	282	477	294	595	842	11
el	479	282	487	294	595	842	11
índice	489	282	515	294	595	842	11
de	94	295	105	307	595	842	11
la	107	295	115	307	595	842	11
calidad	117	295	149	307	595	842	11
del	152	295	165	307	595	842	11
agua	167	295	190	307	595	842	11
(NSF	192	295	213	307	595	842	11
WQI),	215	295	238	307	595	842	11
tanto	240	295	264	307	595	842	11
en	267	295	278	307	595	842	11
el	280	295	288	307	595	842	11
tiempo	290	295	322	307	595	842	11
como	324	295	349	307	595	842	11
en	352	295	363	307	595	842	11
el	365	295	373	307	595	842	11
espacio.	375	295	412	307	595	842	11
Se	121	309	132	321	595	842	11
destacan	135	309	177	321	595	842	11
a	180	309	186	321	595	842	11
las	189	309	202	321	595	842	11
redes	205	309	230	321	595	842	11
neuronales	233	309	283	321	595	842	11
como	286	309	312	321	595	842	11
una	315	309	332	321	595	842	11
herramienta	335	309	390	321	595	842	11
efectiva	393	309	429	321	595	842	11
para	432	309	452	321	595	842	11
el	455	309	463	321	595	842	11
cálculo	466	309	499	321	595	842	11
del	502	309	515	321	595	842	11
índice	94	322	120	334	595	842	11
de	124	322	135	334	595	842	11
la	138	322	146	334	595	842	11
calidad	149	322	182	334	595	842	11
del	185	322	199	334	595	842	11
agua	202	322	224	334	595	842	11
del	228	322	241	334	595	842	11
río	245	322	256	334	595	842	11
Utcubamba,	259	322	314	334	595	842	11
se	317	322	328	334	595	842	11
concluye	331	322	372	334	595	842	11
que	375	322	392	334	595	842	11
estas	395	322	420	334	595	842	11
podrían	424	322	457	334	595	842	11
también	461	322	498	334	595	842	11
ser	501	322	515	334	595	842	11
utilizadas	94	336	137	348	595	842	11
en	139	336	150	348	595	842	11
otras	153	336	177	348	595	842	11
áreas	179	336	204	348	595	842	11
para	207	336	227	348	595	842	11
mejorar	230	336	264	348	595	842	11
la	267	336	275	348	595	842	11
comprensión	278	336	336	348	595	842	11
del	339	336	353	348	595	842	11
río,	355	336	369	348	595	842	11
tales	372	336	394	348	595	842	11
como	397	336	422	348	595	842	11
las	425	336	438	348	595	842	11
tendencias	441	336	491	348	595	842	11
de	493	336	504	348	595	842	11
la	507	336	515	348	595	842	11
contaminación.	94	349	163	361	595	842	11
La	165	349	176	361	595	842	11
RNA	178	349	197	361	595	842	11
puede	200	349	227	361	595	842	11
ser	230	349	244	361	595	842	11
vista	247	349	268	361	595	842	11
como	271	349	296	361	595	842	11
un	298	349	310	361	595	842	11
poderoso	312	349	354	361	595	842	11
predictor,	357	349	399	361	595	842	11
además	402	349	438	361	595	842	11
de	440	349	451	361	595	842	11
ser	454	349	468	361	595	842	11
otra	470	349	489	361	595	842	11
alter-	491	349	515	361	595	842	11
nativa	94	363	121	374	595	842	11
a	123	363	129	374	595	842	11
las	131	363	144	374	595	842	11
técnicas	146	363	185	374	595	842	11
de	187	363	198	374	595	842	11
modelado	201	363	245	374	595	842	11
tradicionales.	247	363	308	374	595	842	11
Referencias	94	388	154	401	595	842	11
Alizadeh,	94	416	130	426	595	842	11
M.	132	416	141	426	595	842	11
J.,	143	416	151	426	595	842	11
y	152	416	157	426	595	842	11
Reza	159	416	178	426	595	842	11
Kavianpour,	180	416	227	426	595	842	11
M.	229	416	238	426	595	842	11
(2015).	240	416	268	426	595	842	11
Development	270	416	324	426	595	842	11
of	326	416	334	426	595	842	11
wavelet-ANN	335	416	388	426	595	842	11
models	390	416	420	426	595	842	11
to	421	416	430	426	595	842	11
predict	432	416	461	426	595	842	11
water	462	416	486	426	595	842	11
quality	488	416	515	426	595	842	11
parameters	134	428	182	439	595	842	11
in	184	428	191	439	595	842	11
Hilo	193	428	208	439	595	842	11
Bay,	210	428	227	439	595	842	11
Pacific	229	428	256	439	595	842	11
Ocean.	258	428	286	439	595	842	11
Marine	288	428	316	439	595	842	11
pollution	318	428	354	439	595	842	11
bulletin,	356	428	388	439	595	842	11
98	390	428	402	439	595	842	11
(1-2):	404	428	423	439	595	842	11
171-178.	426	428	456	439	595	842	11
Behar,	94	441	119	451	595	842	11
R.,	121	441	131	451	595	842	11
Zúñiga	134	441	161	451	595	842	11
de	163	441	173	451	595	842	11
Cardozo,	175	441	211	451	595	842	11
Ma.	213	441	227	451	595	842	11
C.	230	441	238	451	595	842	11
y	240	441	245	451	595	842	11
Rojas,	247	441	271	451	595	842	11
O.	273	441	281	451	595	842	11
(1997).	284	441	311	451	595	842	11
Análisis	313	441	344	451	595	842	11
y	347	441	351	451	595	842	11
valoración	354	441	396	451	595	842	11
del	398	441	410	451	595	842	11
índice	412	441	437	451	595	842	11
de	439	441	449	451	595	842	11
calidad	451	441	481	451	595	842	11
de	483	441	493	451	595	842	11
agua	495	441	515	451	595	842	11
(ICA)	134	453	153	464	595	842	11
de	155	453	166	464	595	842	11
la	168	453	175	464	595	842	11
NSF:	177	453	195	464	595	842	11
casos	197	453	221	464	595	842	11
ríos	224	453	238	464	595	842	11
Cali	241	453	256	464	595	842	11
y	258	453	262	464	595	842	11
Meléndez.	264	453	305	464	595	842	11
Revista	307	453	337	464	595	842	11
Ingeniería	339	453	379	464	595	842	11
y	381	453	386	464	595	842	11
Copetitividad,	388	453	444	464	595	842	11
1	446	453	449	464	595	842	11
(1):	452	453	463	464	595	842	11
17-27.	465	453	488	464	595	842	11
Chau,	94	465	117	476	595	842	11
K.	119	465	127	476	595	842	11
(2006).	129	465	160	476	595	842	11
A	162	465	168	476	595	842	11
review	170	465	196	476	595	842	11
on	199	465	209	476	595	842	11
integration	211	465	256	476	595	842	11
of	258	465	266	476	595	842	11
artificial	269	465	302	476	595	842	11
intelligence	304	465	351	476	595	842	11
into	354	465	369	476	595	842	11
water	372	465	395	476	595	842	11
quality	397	465	425	476	595	842	11
modelling.	428	465	470	476	595	842	11
Marine	472	465	500	476	595	842	11
Po-	502	465	515	476	595	842	11
llution	134	478	160	489	595	842	11
Bulletin,	162	478	195	489	595	842	11
52	197	478	208	489	595	842	11
(7):	210	478	222	489	595	842	11
726-733.	224	478	260	489	595	842	11
Dawson,	94	490	128	501	595	842	11
C.	131	490	139	501	595	842	11
W.,	142	490	153	501	595	842	11
y	156	490	160	501	595	842	11
R.	163	490	171	501	595	842	11
L.	174	490	181	501	595	842	11
Wilby.	183	490	206	501	595	842	11
(2001).	209	490	238	501	595	842	11
Hydrological	240	490	291	501	595	842	11
Modelling	293	490	332	501	595	842	11
Using	335	490	358	501	595	842	11
Artificial	360	490	394	501	595	842	11
Neural	397	490	423	501	595	842	11
Networks.	426	490	467	501	595	842	11
Progress	469	490	505	501	595	842	11
in	508	490	515	501	595	842	11
Physical	134	503	169	514	595	842	11
Geography:	171	503	218	514	595	842	11
Earth	220	503	242	514	595	842	11
and	244	503	259	514	595	842	11
Environment,	261	503	315	514	595	842	11
25	317	503	328	514	595	842	11
(1):	330	503	341	514	595	842	11
80-108.	343	503	375	514	595	842	11
Diamantopoulou,	94	515	163	526	595	842	11
M.	165	515	175	526	595	842	11
J.,	177	515	185	526	595	842	11
Papamichail,	187	515	239	526	595	842	11
D.	242	515	249	526	595	842	11
M.	252	515	261	526	595	842	11
y	264	515	268	526	595	842	11
Antonopoulos,	271	515	329	526	595	842	11
V.	332	515	339	526	595	842	11
Z.	341	515	349	526	595	842	11
(2005).	351	515	381	526	595	842	11
The	384	515	399	526	595	842	11
Use	401	515	417	526	595	842	11
of	419	515	427	526	595	842	11
a	430	515	435	526	595	842	11
Neural	437	515	464	526	595	842	11
Network	467	515	501	526	595	842	11
Te-	503	515	515	526	595	842	11
chnique	134	528	167	539	595	842	11
for	169	528	180	539	595	842	11
the	182	528	196	539	595	842	11
Prediction	198	528	240	539	595	842	11
of	242	528	250	539	595	842	11
Water	252	528	276	539	595	842	11
Quality	278	528	306	539	595	842	11
Parameters.	308	528	358	539	595	842	11
Operational	360	528	407	539	595	842	11
Research,	410	528	450	539	595	842	11
5	452	528	458	539	595	842	11
(1):	460	528	471	539	595	842	11
115-125.	473	528	506	539	595	842	11
Dogan,	94	540	122	551	595	842	11
E.,	124	540	134	551	595	842	11
Sengorur,	136	540	175	551	595	842	11
B.	178	540	185	551	595	842	11
y	188	540	193	551	595	842	11
Koklu,	195	540	219	551	595	842	11
R.	222	540	230	551	595	842	11
(2009).	232	540	263	551	595	842	11
Modeling	265	540	302	551	595	842	11
biological	304	540	343	551	595	842	11
oxygen	346	540	375	551	595	842	11
demand	377	540	410	551	595	842	11
of	413	540	421	551	595	842	11
the	424	540	437	551	595	842	11
Melen	440	540	464	551	595	842	11
River	467	540	487	551	595	842	11
in	490	540	497	551	595	842	11
Tur-	500	540	515	551	595	842	11
key	134	553	148	564	595	842	11
using	150	553	172	564	595	842	11
an	174	553	184	564	595	842	11
artificial	186	553	219	564	595	842	11
neural	221	553	247	564	595	842	11
network	249	553	282	564	595	842	11
technique.	284	553	327	564	595	842	11
Journal	329	553	358	564	595	842	11
of	360	553	368	564	595	842	11
Environmental	370	553	429	564	595	842	11
Management,	431	553	487	564	595	842	11
90	489	553	500	564	595	842	11
(2):	502	553	515	564	595	842	11
1229-1235.	134	565	180	576	595	842	11
Federico	94	578	128	589	595	842	11
Bertona,	131	578	165	589	595	842	11
L.	168	578	175	589	595	842	11
(2005).	177	578	207	589	595	842	11
Entrenamiento	209	578	270	589	595	842	11
de	272	578	282	589	595	842	11
redes	284	578	307	589	595	842	11
neuronales	309	578	355	589	595	842	11
basado	357	578	387	589	595	842	11
en	389	578	399	589	595	842	11
algoritmos	402	578	445	589	595	842	11
evolutivos	448	578	489	589	595	842	11
[Tesis	492	578	515	589	595	842	11
de	134	590	144	601	595	842	11
grado	147	590	170	601	595	842	11
en	172	590	182	601	595	842	11
Ingeniería	185	590	225	601	595	842	11
Informática,	227	590	276	601	595	842	11
Universidad	278	590	326	601	595	842	11
de	328	590	338	601	595	842	11
Buenos	340	590	371	601	595	842	11
Aires].	373	590	399	601	595	842	11
http://laboratorios.fi.uba.ar/	401	590	515	601	595	842	11
lsi/bertona-tesisingenieriainformatica.pdf	134	603	304	614	595	842	11
Gamarra,	94	615	131	626	595	842	11
O.,	134	615	144	626	595	842	11
Corroto,	147	615	180	626	595	842	11
F.,	182	615	191	626	595	842	11
Rascón,	194	615	226	626	595	842	11
J.	229	615	235	626	595	842	11
y	238	615	242	626	595	842	11
Chávez,	245	615	277	626	595	842	11
J.	280	615	285	626	595	842	11
(2018).	288	615	316	626	595	842	11
Calidad	319	615	350	626	595	842	11
ecológica	353	615	392	626	595	842	11
del	395	615	407	626	595	842	11
agua	410	615	430	626	595	842	11
en	433	615	443	626	595	842	11
la	446	615	454	626	595	842	11
cuenca	457	615	487	626	595	842	11
del	490	615	502	626	595	842	11
río	505	615	515	626	595	842	11
Utcubamba,	134	628	184	638	595	842	11
Amazonas,	188	628	233	638	595	842	11
Perú	236	628	255	638	595	842	11
(Primera).	258	628	298	638	595	842	11
Primera.	301	628	335	638	595	842	11
Chachapoyas:	338	628	396	638	595	842	11
Universidad	399	628	446	638	595	842	11
Nacional	450	628	485	638	595	842	11
Toribio	489	628	515	638	595	842	11
Rodríguez	134	640	175	651	595	842	11
de	177	640	187	651	595	842	11
Mendoza	189	640	225	651	595	842	11
de	227	640	237	651	595	842	11
Amazonas.	239	640	284	651	595	842	11
Gazzaz,	94	653	125	663	595	842	11
N.	128	653	136	663	595	842	11
M.,	139	653	150	663	595	842	11
Yusoff,	153	653	181	663	595	842	11
M.	184	653	193	663	595	842	11
K.,	196	653	206	663	595	842	11
Zaharin	209	653	239	663	595	842	11
Aris,	242	653	260	663	595	842	11
A.,	263	653	273	663	595	842	11
Juahir,	276	653	301	663	595	842	11
H.	304	653	312	663	595	842	11
y	315	653	320	663	595	842	11
Firuz	323	653	343	663	595	842	11
Ramli.	346	653	371	663	595	842	11
M.	374	653	383	663	595	842	11
(2012).	386	653	414	663	595	842	11
Artificial	417	653	451	663	595	842	11
neural	454	653	479	663	595	842	11
network	482	653	515	663	595	842	11
modeling	134	665	172	676	595	842	11
of	175	665	182	676	595	842	11
the	185	665	199	676	595	842	11
water	201	665	225	676	595	842	11
quality	227	665	255	676	595	842	11
index	258	665	279	676	595	842	11
for	282	665	293	676	595	842	11
Kinta	296	665	317	676	595	842	11
River	319	665	339	676	595	842	11
(Malaysia)	342	665	383	676	595	842	11
using	386	665	408	676	595	842	11
water	410	665	434	676	595	842	11
quality	436	665	464	676	595	842	11
variables	466	665	503	676	595	842	11
as	506	665	515	676	595	842	11
predictors.	134	678	178	688	595	842	11
Marine	180	678	208	688	595	842	11
Pollution	210	678	246	688	595	842	11
Bulletin,	248	678	281	688	595	842	11
64	283	678	294	688	595	842	11
(11):	296	678	311	688	595	842	11
2409-2420.	313	678	363	688	595	842	11
Gómez	94	690	122	701	595	842	11
Rojas,	124	690	148	701	595	842	11
G.	150	690	158	701	595	842	11
A.,	160	690	170	701	595	842	11
Henao	172	690	198	701	595	842	11
López,	200	690	226	701	595	842	11
J.	228	690	234	701	595	842	11
C.	236	690	244	701	595	842	11
y	246	690	251	701	595	842	11
Salazar	253	690	283	701	595	842	11
Isaza,	285	690	308	701	595	842	11
H.	311	690	319	701	595	842	11
(2004).	321	690	351	701	595	842	11
de	416	690	426	701	595	842	11
una	428	690	443	701	595	842	11
red	445	690	458	701	595	842	11
neuronal	460	690	496	701	595	842	11
arti-	498	690	515	701	595	842	11
ficial	134	703	154	713	595	842	11
usando	156	703	186	713	595	842	11
el	188	703	195	713	595	842	11
algoritmo	197	703	236	713	595	842	11
simulated	238	703	279	713	595	842	11
annealing.	281	703	323	713	595	842	11
Scientia	325	703	358	713	595	842	11
Et	360	703	368	713	595	842	11
Technica,	370	703	409	713	595	842	11
X:	411	703	419	713	595	842	11
13-18.	421	703	444	713	595	842	11
Enfoque	222	762	251	770	595	842	11
UTE,	253	762	270	770	595	842	11
V.11-N.2,	272	762	304	770	595	842	11
Abr.	306	762	320	770	595	842	11
2020,	323	762	342	770	595	842	11
pp.	344	762	355	770	595	842	11
109-120	358	762	386	770	595	842	11
120	80	89	94	97	595	842	12
Flórez	80	121	104	132	595	842	12
López,	107	121	133	132	595	842	12
R.,	135	121	145	132	595	842	12
Lévy	147	121	165	132	595	842	12
Mangin,	168	121	199	132	595	842	12
J.	201	121	207	132	595	842	12
P.	209	121	216	132	595	842	12
y	218	121	223	132	595	842	12
Fernández	225	121	267	132	595	842	12
Fernández,	269	121	314	132	595	842	12
J.	316	121	322	132	595	842	12
M.	324	121	333	132	595	842	12
(2008).	335	121	365	132	595	842	12
Las	368	121	382	132	595	842	12
redes	384	121	407	132	595	842	12
neuronales	409	121	454	132	595	842	12
artificiales.	457	121	502	132	595	842	12
Netbiblo:	121	134	157	145	595	842	12
Tirant	159	134	183	145	595	842	12
lo	185	134	192	145	595	842	12
Blanch.	194	134	224	145	595	842	12
Maier,	80	146	104	157	595	842	12
H.	106	146	115	157	595	842	12
R.,	117	146	127	157	595	842	12
y	130	146	135	157	595	842	12
Graeme	137	146	169	157	595	842	12
C.	172	146	180	157	595	842	12
Dandy.	182	146	210	157	595	842	12
(1996).	212	146	241	157	595	842	12
The	243	146	259	157	595	842	12
use	261	146	276	157	595	842	12
of	279	146	287	157	595	842	12
artificial	289	146	322	157	595	842	12
neural	325	146	351	157	595	842	12
networks	353	146	391	157	595	842	12
for	394	146	405	157	595	842	12
the	408	146	421	157	595	842	12
prediction	424	146	465	157	595	842	12
of	468	146	476	157	595	842	12
water	478	146	502	157	595	842	12
quality	121	159	149	170	595	842	12
parameters.	151	159	200	170	595	842	12
Water	202	159	226	170	595	842	12
Resources	228	159	271	170	595	842	12
Research	273	159	312	170	595	842	12
32	314	159	325	170	595	842	12
(4):	327	159	340	170	595	842	12
1013-1022.	342	159	386	170	595	842	12
May,	80	171	98	182	595	842	12
D.,	100	171	110	182	595	842	12
y	112	171	117	182	595	842	12
Muttucumaru	118	171	174	182	595	842	12
S.	176	171	184	182	595	842	12
(2009).	186	171	216	182	595	842	12
Prediction	218	171	259	182	595	842	12
of	261	171	269	182	595	842	12
urban	271	171	295	182	595	842	12
stormwater	296	171	344	182	595	842	12
quality	346	171	374	182	595	842	12
using	375	171	397	182	595	842	12
artificial	399	171	432	182	595	842	12
neural	434	171	460	182	595	842	12
networks.	462	171	502	182	595	842	12
Faculty	121	184	151	195	595	842	12
of	153	184	161	195	595	842	12
Engineering	163	184	211	195	595	842	12
-	213	184	216	195	595	842	12
Papers	218	184	246	195	595	842	12
(Archive):	248	184	286	195	595	842	12
296-302.	288	184	327	195	595	842	12
Najah,	80	196	105	207	595	842	12
A.,	108	196	118	207	595	842	12
Elshafie,	121	196	154	207	595	842	12
A.,	157	196	167	207	595	842	12
Karim,	169	196	195	207	595	842	12
O.	198	196	206	207	595	842	12
A.	208	196	216	207	595	842	12
y	218	196	223	207	595	842	12
Jaffar,	226	196	250	207	595	842	12
O.	252	196	260	207	595	842	12
(2009).	263	196	293	207	595	842	12
Prediction	296	196	337	207	595	842	12
of	340	196	348	207	595	842	12
Johor	351	196	373	207	595	842	12
River	375	196	396	207	595	842	12
water	398	196	422	207	595	842	12
quality	424	196	452	207	595	842	12
parameters	454	196	502	207	595	842	12
using	121	209	143	220	595	842	12
artificial	145	209	178	220	595	842	12
neural	180	209	206	220	595	842	12
networks.	208	209	248	220	595	842	12
European	250	209	288	220	595	842	12
Journal	290	209	320	220	595	842	12
of	322	209	330	220	595	842	12
Scientific	332	209	370	220	595	842	12
Research,	372	209	412	220	595	842	12
28	414	209	425	220	595	842	12
(3):	427	209	441	220	595	842	12
422-435.	443	209	481	220	595	842	12
Palani,	80	221	107	232	595	842	12
S.,	109	221	118	232	595	842	12
Liong,	120	221	145	232	595	842	12
S.-Y.,	146	221	166	232	595	842	12
y	168	221	172	232	595	842	12
Tkalich,	174	221	205	232	595	842	12
P.	207	221	214	232	595	842	12
(2008).	216	221	246	232	595	842	12
An	248	221	259	232	595	842	12
ANN	261	221	278	232	595	842	12
Application	280	221	326	232	595	842	12
for	327	221	339	232	595	842	12
Water	341	221	365	232	595	842	12
Quality	367	221	395	232	595	842	12
Forecasting.	397	221	447	232	595	842	12
Marine	449	221	477	232	595	842	12
Pollu-	479	221	502	232	595	842	12
tion	121	234	137	245	595	842	12
Bulletin,	139	234	172	245	595	842	12
56	174	234	185	245	595	842	12
(9):	187	234	200	245	595	842	12
1586-1597.	202	234	247	245	595	842	12
Sancho	80	246	111	257	595	842	12
Caparrini,	113	246	152	257	595	842	12
F.	154	246	161	257	595	842	12
(2017).	163	246	190	257	595	842	12
Entrenamiento	193	246	253	257	595	842	12
de	256	246	266	257	595	842	12
Redes	268	246	293	257	595	842	12
Neuronales:	296	246	344	257	595	842	12
Mejorando	347	246	389	257	595	842	12
el	392	246	399	257	595	842	12
Gradiente	402	246	441	257	595	842	12
Descendiente.	444	246	502	257	595	842	12
http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=165.	121	259	282	270	595	842	12
Singh,	80	271	105	282	595	842	12
K.	108	271	115	282	595	842	12
P.,	119	271	128	282	595	842	12
Basant,	131	271	162	282	595	842	12
A.,	165	271	175	282	595	842	12
Malik,	178	271	201	282	595	842	12
A.	204	271	211	282	595	842	12
y	214	271	219	282	595	842	12
Jain,	222	271	240	282	595	842	12
G.	243	271	251	282	595	842	12
(2009).	254	271	284	282	595	842	12
Artificial	287	271	321	282	595	842	12
neural	324	271	350	282	595	842	12
network	353	271	386	282	595	842	12
modeling	389	271	426	282	595	842	12
of	429	271	437	282	595	842	12
the	440	271	454	282	595	842	12
river	457	271	475	282	595	842	12
water	478	271	502	282	595	842	12
quality—a	121	284	161	294	595	842	12
case	164	284	183	294	595	842	12
study.	185	284	210	294	595	842	12
Ecological	212	284	253	294	595	842	12
Modelling,	255	284	296	294	595	842	12
220	298	284	315	294	595	842	12
(6):8	317	284	336	294	595	842	12
88-895.	338	284	371	294	595	842	12
Solaimany-Aminabad,	80	296	168	307	595	842	12
M,	170	296	179	307	595	842	12
Maleki,	182	296	209	307	595	842	12
A.	212	296	219	307	595	842	12
y	222	296	226	307	595	842	12
Hadi,	228	296	249	307	595	842	12
M.	251	296	260	307	595	842	12
(2013).	262	296	291	307	595	842	12
Application	293	296	338	307	595	842	12
of	340	296	348	307	595	842	12
artificial	350	296	384	307	595	842	12
neural	386	296	412	307	595	842	12
network	414	296	447	307	595	842	12
(ANN)	449	296	472	307	595	842	12
for	474	296	486	307	595	842	12
the	488	296	502	307	595	842	12
prediction	121	309	162	319	595	842	12
of	165	309	173	319	595	842	12
water	176	309	199	319	595	842	12
treatment	203	309	244	319	595	842	12
plant	247	309	268	319	595	842	12
influent	271	309	302	319	595	842	12
characteristics.	305	309	369	319	595	842	12
Journal	372	309	402	319	595	842	12
of	405	309	413	319	595	842	12
advances	416	309	455	319	595	842	12
in	458	309	466	319	595	842	12
environ-	469	309	502	319	595	842	12
mental	121	321	150	332	595	842	12
health	152	321	178	332	595	842	12
research,	180	321	218	332	595	842	12
1	220	321	224	332	595	842	12
(2):	226	321	239	332	595	842	12
89-100.	241	321	273	332	595	842	12
Srivastava,	80	334	125	344	595	842	12
P.,	128	334	137	344	595	842	12
Burande,	140	334	176	344	595	842	12
A.	180	334	187	344	595	842	12
y	191	334	195	344	595	842	12
Sharma,	199	334	232	344	595	842	12
N.	236	334	244	344	595	842	12
(2013).	247	334	275	344	595	842	12
Fuzzy	279	334	302	344	595	842	12
Environmental	305	334	364	344	595	842	12
Model	367	334	392	344	595	842	12
for	395	334	406	344	595	842	12
Evaluating	410	334	452	344	595	842	12
Water	455	334	479	344	595	842	12
Qua-	483	334	502	344	595	842	12
lity	121	346	133	357	595	842	12
of	137	346	144	357	595	842	12
Sangam	148	346	181	357	595	842	12
Zone	184	346	204	357	595	842	12
during	207	346	233	357	595	842	12
Maha	236	346	258	357	595	842	12
Kumbh	262	346	290	357	595	842	12
2013.	293	346	316	357	595	842	12
Applied	319	346	349	357	595	842	12
Computational	352	346	413	357	595	842	12
Intelligence	416	346	463	357	595	842	12
and	466	346	482	357	595	842	12
Soft	485	346	502	357	595	842	12
Computing.	121	359	168	369	595	842	12
Recuperado	174	359	223	369	595	842	12
24	228	359	239	369	595	842	12
de	245	359	255	369	595	842	12
septiembre	261	359	307	369	595	842	12
de	313	359	323	369	595	842	12
2018	329	359	350	369	595	842	12
https://www.hindawi.com/journals/	355	359	502	369	595	842	12
acisc/2013/265924/.	121	371	210	382	595	842	12
Thambavani	80	383	130	394	595	842	12
D.,	132	383	142	394	595	842	12
S.,	144	383	154	394	595	842	12
y	156	383	161	394	595	842	12
Uma,	163	383	184	394	595	842	12
M.	187	383	196	394	595	842	12
(2014).	198	383	227	394	595	842	12
Numerical	229	383	271	394	595	842	12
Study	273	383	297	394	595	842	12
of	299	383	307	394	595	842	12
Back	309	383	329	394	595	842	12
Propagation	331	383	381	394	595	842	12
Learning	383	383	418	394	595	842	12
Algorithms	420	383	465	394	595	842	12
for	467	383	479	394	595	842	12
Fore-	481	383	502	394	595	842	12
casting	121	396	151	407	595	842	12
Water	153	396	177	407	595	842	12
Quality	179	396	208	407	595	842	12
Index.	210	396	234	407	595	842	12
IJERST,	236	396	264	407	595	842	12
3	266	396	272	407	595	842	12
(3):	274	396	287	407	595	842	12
1548-1555.	289	396	335	407	595	842	12
Torres,	80	408	107	419	595	842	12
P.,	110	408	119	419	595	842	12
Hernán	121	408	151	419	595	842	12
Cruz,	153	408	174	419	595	842	12
C.	176	408	184	419	595	842	12
y	187	408	191	419	595	842	12
Patiño,	194	408	221	419	595	842	12
P.	224	408	231	419	595	842	12
J.	233	408	238	419	595	842	12
(2009).	241	408	271	419	595	842	12
Índices	273	408	302	419	595	842	12
de	305	408	315	419	595	842	12
calidad	317	408	346	419	595	842	12
de	349	408	359	419	595	842	12
agua	361	408	381	419	595	842	12
en	383	408	394	419	595	842	12
fuentes	396	408	427	419	595	842	12
superficiales	429	408	481	419	595	842	12
utili-	484	408	502	419	595	842	12
zadas	121	421	145	432	595	842	12
en	146	421	157	432	595	842	12
la	158	421	166	432	595	842	12
producción	167	421	213	432	595	842	12
de	215	421	225	432	595	842	12
agua	226	421	246	432	595	842	12
para	248	421	266	432	595	842	12
consumo	268	421	306	432	595	842	12
humano.	308	421	343	432	595	842	12
Una	345	421	361	432	595	842	12
revisión	363	421	394	432	595	842	12
crítica.	396	421	424	432	595	842	12
Revista	425	421	455	432	595	842	12
Ingenierías	457	421	502	432	595	842	12
Universidad	121	433	168	444	595	842	12
de	170	433	181	444	595	842	12
Medellín,	183	433	219	444	595	842	12
8	221	433	226	444	595	842	12
(15	228	433	240	444	595	842	12
Sup.	242	433	260	444	595	842	12
1):79-94.	262	433	297	444	595	842	12
Water	80	446	104	457	595	842	12
Research	108	446	146	457	595	842	12
Center.	149	446	178	457	595	842	12
(2018).	182	446	210	457	595	842	12
Water	214	446	238	457	595	842	12
Quality	242	446	270	457	595	842	12
Index	274	446	295	457	595	842	12
Calculator.	299	446	342	457	595	842	12
Recuperado	346	446	395	457	595	842	12
9	398	446	404	457	595	842	12
de	408	446	418	457	595	842	12
noviembre	421	446	464	457	595	842	12
de	468	446	478	457	595	842	12
2018	481	446	502	457	595	842	12
(https://www.water-research.net/index.php/water-treatment/water-monitoring/monitoring-	121	458	502	469	595	842	12
the-quality-of-surfacewaters).	121	471	243	482	595	842	12
Wu,	80	483	95	494	595	842	12
Wenyan,	97	483	132	494	595	842	12
G.,	134	483	144	494	595	842	12
Dandy,	146	483	173	494	595	842	12
C.	175	483	183	494	595	842	12
y	185	483	190	494	595	842	12
Maier,	192	483	216	494	595	842	12
H.	218	483	226	494	595	842	12
R.	228	483	236	494	595	842	12
(2014).	238	483	267	494	595	842	12
Protocol	269	483	303	494	595	842	12
for	305	483	317	494	595	842	12
developing	319	483	363	494	595	842	12
ANN	365	483	382	494	595	842	12
models	384	483	414	494	595	842	12
and	416	483	432	494	595	842	12
its	434	483	444	494	595	842	12
application	446	483	491	494	595	842	12
to	493	483	502	494	595	842	12
the	121	496	135	507	595	842	12
assessment	136	496	186	507	595	842	12
of	188	496	196	507	595	842	12
the	198	496	212	507	595	842	12
quality	214	496	242	507	595	842	12
of	244	496	252	507	595	842	12
the	254	496	267	507	595	842	12
ANN	269	496	287	507	595	842	12
model	289	496	314	507	595	842	12
development	316	496	369	507	595	842	12
process	371	496	404	507	595	842	12
in	405	496	413	507	595	842	12
drinking	415	496	447	507	595	842	12
water	449	496	472	507	595	842	12
quality	474	496	502	507	595	842	12
modelling.	121	508	163	519	595	842	12
Environmental	165	508	223	519	595	842	12
Modelling	226	508	264	519	595	842	12
&	266	508	273	519	595	842	12
Software,	275	508	314	519	595	842	12
54:	316	508	329	519	595	842	12
108-127.	331	508	364	519	595	842	12
Zare	80	521	98	532	595	842	12
Abyaneh,	100	521	137	532	595	842	12
H.	139	521	148	532	595	842	12
(2014).	150	521	178	532	595	842	12
Evaluation	180	521	223	532	595	842	12
of	225	521	233	532	595	842	12
multivariate	235	521	284	532	595	842	12
linear	286	521	309	532	595	842	12
regression	311	521	354	532	595	842	12
and	356	521	371	532	595	842	12
artificial	373	521	406	532	595	842	12
neural	409	521	434	532	595	842	12
networks	436	521	474	532	595	842	12
in	476	521	483	532	595	842	12
pre-	485	521	502	532	595	842	12
diction	121	533	149	544	595	842	12
of	151	533	159	544	595	842	12
water	161	533	185	544	595	842	12
quality	187	533	215	544	595	842	12
parameters.	217	533	267	544	595	842	12
Journal	269	533	298	544	595	842	12
of	301	533	309	544	595	842	12
Environmental	311	533	370	544	595	842	12
Health	372	533	399	544	595	842	12
Science	402	533	434	544	595	842	12
and	436	533	452	544	595	842	12
Engineering	454	533	502	544	595	842	12
12	121	546	130	556	595	842	12
(1):	132	546	143	556	595	842	12
40.	146	546	159	556	595	842	12
Enfoque	208	762	237	770	595	842	12
UTE,	239	762	255	770	595	842	12
V.11	258	762	273	770	595	842	12
-N.2,	275	762	292	770	595	842	12
Abr.	294	762	308	770	595	842	12
2020,	310	762	330	770	595	842	12
pp.	332	762	343	770	595	842	12
109-120	345	762	374	770	595	842	12
