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http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21538
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Mokeddem, Adada | - |
dc.contributor.author | Bourouina, Kenza | - |
dc.contributor.author | Kacimi, Farid ; promoteur | - |
dc.date.accessioned | 2023-03-23T12:58:23Z | - |
dc.date.available | 2023-03-23T12:58:23Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.other | 004MAS/1118 | - |
dc.identifier.uri | http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21538 | - |
dc.description | Option : Génie Logiciel | en_US |
dc.description.abstract | L'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.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université Abderramane Mira | en_US |
dc.subject | DL : LSTM : MLP : RMSE : MSE : MAE | en_US |
dc.title | Développement d'un modèle pour la détection de comportements fraudeuleux dans la consommation d'eau. | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Mémoires de Master |
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