Redes Neurais Artificiais na Previsão do Tempo de Duração de audiências Trabalhistas

Ano: 2010 | Volume: 1 | Número: 1

Autores: Alessandra Memari Pavanelli, Genival Pavanelli

Palavras-chave: audiências trabalhistas, rede neural artificial, regressão linear multipla

Resumo Português:

O presente trabalho tem como objetivo prever o tempo de
duração de audiências trabalhistas, otimizando dessa maneira, o agendamento
dos horários dos juízes do Fórum Trabalhista de São José dos Pinhais (SJP),
Paraná. A metodologia proposta neste trabalho consiste em comparar duas
ferramentas: Rede Neural Artificial (RNA) e Regressão Linear Múltipla. Para
tanto, utilizou-se os dados dos processos do Fórum Trabalhista de SJP. Foram
treinadas diversas RNAs com várias topologias e, em alguns casos, utilizando
a Análise de Componentes Principais, buscando melhorar ainda mais os
resultados obtidos. Na Regressão Linear Múltipla os testes foram realizados
com os mesmos conjuntos de dados utilizados nas RNAs a fim de comparar as
duas técnicas. As ferramentas utilizadas mostraram-se bem eficientes, sendo
que para o problema abordado, o desempenho das RNAs, com a utilização
de Análise de Componentes Principais, foi superior ao resultado apresentado
pela técnica de Regressão Linear Múltipla.