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Sistema imunológico artificial para predição de fraudes e furtos de energia elétrica

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Sistema imunológico artificial para predição de fraudes e furtos de energia elétrica

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Título Sistema imunológico artificial para predição de fraudes e furtos de energia elétrica
Outro título Artificial immune system to predict electrical energy fraud and theft
Autor Astiazara, Mauricio Volkweis
Orientador Barone, Dante Augusto Couto
Data 2012
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Inteligência artificial
Reconhecimento : Padroes
[en] Artificial immune systems
[en] Classifiers
[en] Fraud detection
[en] Pattern recognition
Resumo 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.
Abstract In this paper, we analyze the application of an Artificial Immune System (AIS) to a real world problem: how to predict electricity fraud and theft. Various works have explained that it is possible to detect abnormal data patterns from electricity consumers and discover problems like fraud and theft. Artificial Immune Systems is a recent branch of Computational Intelligence and has several possible applications, one of which is pattern recognition. More than one algorithm can be employed to create an AIS; we selected the Clonalg algorithm for our analysis. The efficiency of this algorithm is measured and compared with that of other classifier methods. The data sample used to validate this work was provided by an electrical energy company. The provided data were selected and transformed with the aim of eliminating redundant data and to normalize values.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/54863
Arquivos Descrição Formato
000856516.pdf (3.293Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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