Reconhecimento de ações judiciais relacionadas ao consumo de energia não registrado utilizando engenharia de características de relacionamento temporalizadas e rede LSTM/ Recognition of lawsuits related to unregistered energy consumption using temporalized relationship characteristics engineering and LSTM network
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Data de Publicação: | 2020 |
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Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Brazilian Applied Science Review |
Texto Completo: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BASR/article/view/11812 |
Resumo: | O grande número de ações judiciais contra empresas de distribuição de energia destaca o difícil problema de identificar e solucionar falhas de serviços neste setor. Este trabalho propõe uma metodologia para identificar novas ações judiciais no setor de energia baseado em informações do relacionamento cliente com a companhia, além da identificação de fatores correlacionados. A metodologia é basicamente dividida em 4 etapas: (a) aquisição de dados; (b) engenharia de características; (c) seleção de características; e (d) classificação usando LSTM. O método foi realizado em um banco de dados com mais de cinquenta mil consumidores e mostra-se robusto na tarefa de identificar a predição de ações judiciais de consumo de energia não registrada por meio de uma acurácia de 92,89%; especificidade de 94,27%; sensibilidade de 88,79%; e precisão de 83,84%. Assim, demonstra-se a viabilidade de usar o LSTM para resolver o problema da predição de processos judiciais de consumo de energia não registrados. |
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Reconhecimento de ações judiciais relacionadas ao consumo de energia não registrado utilizando engenharia de características de relacionamento temporalizadas e rede LSTM/ Recognition of lawsuits related to unregistered energy consumption using temporalized relationship characteristics engineering and LSTM networkPrevisão de ação judicialLSTMDistribuidor de energiaO grande número de ações judiciais contra empresas de distribuição de energia destaca o difícil problema de identificar e solucionar falhas de serviços neste setor. Este trabalho propõe uma metodologia para identificar novas ações judiciais no setor de energia baseado em informações do relacionamento cliente com a companhia, além da identificação de fatores correlacionados. A metodologia é basicamente dividida em 4 etapas: (a) aquisição de dados; (b) engenharia de características; (c) seleção de características; e (d) classificação usando LSTM. O método foi realizado em um banco de dados com mais de cinquenta mil consumidores e mostra-se robusto na tarefa de identificar a predição de ações judiciais de consumo de energia não registrada por meio de uma acurácia de 92,89%; especificidade de 94,27%; sensibilidade de 88,79%; e precisão de 83,84%. Assim, demonstra-se a viabilidade de usar o LSTM para resolver o problema da predição de processos judiciais de consumo de energia não registrados.Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.2020-06-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BASR/article/view/1181210.34115/basrv4n3-097Brazilian Applied Science Review; Vol. 4 No. 3 (2020); 1964-1975Brazilian Applied Science Review; v. 4 n. 3 (2020); 1964-19752595-36212595-362110.34115/basr.v4i3reponame:Brazilian Applied Science Reviewinstname:Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltdainstacron:FIEPporhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BASR/article/view/11812/9875Copyright (c) 2020 Brazilian Applied Science Reviewinfo:eu-repo/semantics/openAccessCutrim, Pedro ThiagoFrança, João Vitor FerreiraJunior, Geraldo BrazSilva, Aristófanes CorrêaAlves, Erika Wilza Brito de Assis LorenzoOliveira, Milton Sales Lozano deMoraes, Renato Ubaldo Moreira eNeto, José Silva Sobral2020-06-29T18:19:06Zoai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/11812Revistahttps://www.brazilianjournals.com/index.php/BASRPRIhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BASR/oaibrazilianasr@yahoo.com || brazilianasr@yahoo.com2595-36212595-3621opendoar:2020-06-29T18:19:06Brazilian Applied Science Review - Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltdafalse |
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