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dc.contributor.authorMokeddem, Adada-
dc.contributor.authorBourouina, Kenza-
dc.contributor.authorKacimi, Farid ; promoteur-
dc.date.accessioned2023-03-23T12:58:23Z-
dc.date.available2023-03-23T12:58:23Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.other004MAS/1118-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21538-
dc.descriptionOption : Génie Logicielen_US
dc.description.abstractL'objectif de ce travail consiste a developper un modele de detection des comportements frauduleux dans la consommation d'eau c'est-a-dire etudier le comportement des consommateurs. Apres collecte et pretraitement des donnees, nous avons utilise deux modeles du Deep Learning (DL), le modele LSTM (Long Short-TermMemory) et le modeleMLP (Perceptro Multicouche) afin de predire les consommations des clients, qui est une tache primordiale pour pouvoir detecter les anomalies. Les methodes utilisees sont evaluees avec RMSE, MAE et MSE.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Miraen_US
dc.subjectDL : LSTM : MLP : RMSE : MSE : MAEen_US
dc.titleDéveloppement d'un modèle pour la détection de comportements fraudeuleux dans la consommation d'eau.en_US
dc.typeThesisen_US
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