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联合RF-BP-LR的电力客户电费拖欠混合风险预警算法
被引量：
4
1
作者
谢禄江
蒋荣
+2 位作者
皮羽茜
何轶
廖勇
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第5期250-258,共9页
针对电力客户存在的欠费风险问题,提出一种联合随机森林-反向传播神经网络-逻辑回归(random forest-back propagation neural network-logistic regression,RBL)的电力客户欠费混合风险预警算法。首先,利用随机森林算法对影响电力客户...
针对电力客户存在的欠费风险问题,提出一种联合随机森林-反向传播神经网络-逻辑回归(random forest-back propagation neural network-logistic regression,RBL)的电力客户欠费混合风险预警算法。首先,利用随机森林算法对影响电力客户拖欠电费的因素进行一次特征提取;然后,利用反向传播神经网络进行初次风险预测,得到用户对于电费缴纳的信用分值;最后,采用逻辑回归模型进行第二次预测,对用户电费欠缴或拖缴的风险进行有效预警。以某地区的用电客户数据为对象,对比了所提算法与其他预警算法的预测精度,结果表明:所提算法预测精度达到了92.83%,能为电力企业进行用电客户电费管理提供技术支持。
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关键词
随机森林
反向传播神经网络
逻辑回归
欠费风险预警
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职称材料
题名
联合RF-BP-LR的电力客户电费拖欠混合风险预警算法
被引量：
4
1
作者
谢禄江
蒋荣
皮羽茜
何轶
廖勇
机构
国网重庆市电力公司信息通信分公司
重庆大学微电子与通信工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第5期250-258,共9页
基金
国网重庆市电力公司科技项目(2021渝电科技8#)。
文摘
针对电力客户存在的欠费风险问题,提出一种联合随机森林-反向传播神经网络-逻辑回归(random forest-back propagation neural network-logistic regression,RBL)的电力客户欠费混合风险预警算法。首先,利用随机森林算法对影响电力客户拖欠电费的因素进行一次特征提取;然后,利用反向传播神经网络进行初次风险预测,得到用户对于电费缴纳的信用分值;最后,采用逻辑回归模型进行第二次预测,对用户电费欠缴或拖缴的风险进行有效预警。以某地区的用电客户数据为对象,对比了所提算法与其他预警算法的预测精度,结果表明:所提算法预测精度达到了92.83%,能为电力企业进行用电客户电费管理提供技术支持。
关键词
随机森林
反向传播神经网络
逻辑回归
欠费风险预警
Keywords
random forest
back propagation neural network
logistic regression
hybrid risk alert
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合RF-BP-LR的电力客户电费拖欠混合风险预警算法
谢禄江
蒋荣
皮羽茜
何轶
廖勇
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022
4
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