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基于时间序列建模的电力营销客户交易行为分析
被引量:
23
1
作者
方正云
杨捷
+2 位作者
杨泓
廖洁萍
段明明
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2020年第2期127-131,共5页
针对电力系统对客户服务的效率低、针对性差的问题,提出了一种采用云模型、离散余弦变换和反向传递神经网络的客户分类算法.通过云模型提取价格敏感度、投诉率、欠费率、销售变现天数以及忠诚度的变化波动情况的云测度,结合余弦变换计...
针对电力系统对客户服务的效率低、针对性差的问题,提出了一种采用云模型、离散余弦变换和反向传递神经网络的客户分类算法.通过云模型提取价格敏感度、投诉率、欠费率、销售变现天数以及忠诚度的变化波动情况的云测度,结合余弦变换计算得到特征向量,输入反向传递神经网络训练,从而得到自动客户分级识别的模型.结果表明,提出的模型可以有效实现客户分级以及销售状况评估,其平均检测精确度可达95%以上.
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关键词
云模型
云测度
离散余弦变换
价格敏感度
投诉率
欠费率
销售变现天数
忠诚度
决策支持
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职称材料
题名
基于时间序列建模的电力营销客户交易行为分析
被引量:
23
1
作者
方正云
杨捷
杨泓
廖洁萍
段明明
机构
中国南方电网云南电网有限责任公司
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2020年第2期127-131,共5页
基金
国家科技重大专项项目(2017YFB213827)
南方电网科技立项项目(YNKJQQ00000275).
文摘
针对电力系统对客户服务的效率低、针对性差的问题,提出了一种采用云模型、离散余弦变换和反向传递神经网络的客户分类算法.通过云模型提取价格敏感度、投诉率、欠费率、销售变现天数以及忠诚度的变化波动情况的云测度,结合余弦变换计算得到特征向量,输入反向传递神经网络训练,从而得到自动客户分级识别的模型.结果表明,提出的模型可以有效实现客户分级以及销售状况评估,其平均检测精确度可达95%以上.
关键词
云模型
云测度
离散余弦变换
价格敏感度
投诉率
欠费率
销售变现天数
忠诚度
决策支持
Keywords
cloud model
cloud measure
discrete cosine transformation
price sensitivity
complaint rate
arrears rate
sales cash-in days
loyalty
decision support
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列建模的电力营销客户交易行为分析
方正云
杨捷
杨泓
廖洁萍
段明明
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2020
23
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