【摘 要】
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电力用户电费回收风险是电力企业运营中面对的难题,数据挖掘技术可以通过对海量用户用电、缴费、欠费数据的分析和研究,实现电费回收风险的预警.首先基于用户的基本信息、缴费行为、违约行为3方面的电费回收风险标签,建立了电费回收风险预警模型;并且,考虑到支持向量机算法的惩罚因子C和RBF核参数g的选择直接关系到用户逾期与否的准确率,提出了一种引力搜索算法改进支持向量机算法,用于求解电费回收风险预警模型.算例
【机 构】
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江苏方天电力技术有限公司,江苏南京211102
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电力用户电费回收风险是电力企业运营中面对的难题,数据挖掘技术可以通过对海量用户用电、缴费、欠费数据的分析和研究,实现电费回收风险的预警.首先基于用户的基本信息、缴费行为、违约行为3方面的电费回收风险标签,建立了电费回收风险预警模型;并且,考虑到支持向量机算法的惩罚因子C和RBF核参数g的选择直接关系到用户逾期与否的准确率,提出了一种引力搜索算法改进支持向量机算法,用于求解电费回收风险预警模型.算例结果表明本文设计的标签体系和预警模型能够准确、真实地反映电费回收风险的实际情况,提出的改进算法能够有效地提高逾期用户的识别准确率,可以有效地预警电力用户电费回收风险.
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