Sistema imunológico artificial para predição de fraudes e furtos de energia elétrica
Neste trabalho é analisada a aplicação da técnica de Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) a um problema do mundo real: como predizer fraudes e furtos de energia elétrica. Vários trabalhos tem mostrado que épossível detectar padrões de dados anormais a partir dos dados de consumidores de energia e...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/54863 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/54863 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligência artificial Reconhecimento : Padroes Artificial immune systems Classifiers Pattern recognition Fraud detection |
| Sumario: | Neste trabalho é analisada a aplicação da técnica de Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) a um problema do mundo real: como predizer fraudes e furtos de energia elétrica. Vários trabalhos tem mostrado que épossível detectar padrões de dados anormais a partir dos dados de consumidores de energia elétrica e descobrir problemas como fraude e furto. Sistemas Imunológicos Artificiais é um ramo recente da Inteligência Computacional e tem diversas possíveis aplicações, sendo uma delas o reconhecimento de padrões. Mais de um algoritmo pode ser empregado para criar um SIA; no escopo deste trabalho será empregado o algoritmo Clonalg. A eficácia deste algoritmo é medida e comparada com a de outros métodos de classificação. A amostra de dados usada para validar este trabalho foi fornecida por uma companhia de energia elétrica. Os dados fornecidos foram selecionados e transformados com o objetivo de eliminar redundância e normalizar valores. |
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