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基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测
1
作者
覃浩
苏立伟
+5 位作者
伍广斌
蒋崇颖
徐智鹏
康峰
谭火超
张勇军
《上海交通大学学报》
北大核心
2025年第2期266-273,共8页
现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进...
现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进行异常数据识别,建立拉格朗日插值函数对异常数据或缺失数据进行修补;其次,利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息,采用灰色关联法分析话务量的影响因子,将影响因子作为话务量预测模型输入;然后,构建自适应增强(Adaboost)算法集成多个卷积神经网络(CNN)模型,提出一种Adaboost-CNN的话务量预测模型;最后,考虑供电服务系统增值服务,对预测结果进行修正,得到最终的话务量预测值.算例分析表明,所提预测模型较单一预测模型误差平均减少11.05个百分点、较组合预测模型误差平均减少5.32个百分点,具有更好的预测精度.
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关键词
现代供电服务体系
话务量预测
ADABOOST算法
卷积神经网络
孤立森林算法
增值
服务
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职称材料
题名
基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测
1
作者
覃浩
苏立伟
伍广斌
蒋崇颖
徐智鹏
康峰
谭火超
张勇军
机构
广东电网有限责任公司客户服务中心
华南理工大学电力学院
出处
《上海交通大学学报》
北大核心
2025年第2期266-273,共8页
基金
国家自然科学基金(52177085)
中国南方电网有限责任公司科技项目(036800KK52220003)。
文摘
现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进行异常数据识别,建立拉格朗日插值函数对异常数据或缺失数据进行修补;其次,利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息,采用灰色关联法分析话务量的影响因子,将影响因子作为话务量预测模型输入;然后,构建自适应增强(Adaboost)算法集成多个卷积神经网络(CNN)模型,提出一种Adaboost-CNN的话务量预测模型;最后,考虑供电服务系统增值服务,对预测结果进行修正,得到最终的话务量预测值.算例分析表明,所提预测模型较单一预测模型误差平均减少11.05个百分点、较组合预测模型误差平均减少5.32个百分点,具有更好的预测精度.
关键词
现代供电服务体系
话务量预测
ADABOOST算法
卷积神经网络
孤立森林算法
增值
服务
Keywords
modern power supply service system
traffic prediction
Adaboost
convolutional neural network(CNN)
isolated forest algorithm
value-added services
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F426.61 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测
覃浩
苏立伟
伍广斌
蒋崇颖
徐智鹏
康峰
谭火超
张勇军
《上海交通大学学报》
北大核心
2025
0
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