基于改进熵值法的客户停电敏感度识别方法研究

基于改进熵值法的客户停电敏感度识别方法研究

论文摘要

面对售电市场的放开,为提升电网企业的竞争力,客户需求得到了高度重视。停电问题是影响客户感知的首要因素。对客户停电敏感度的识别,是对客户开展精准服务的重要条件之一。提高客户停电敏感度的识别精度,是提高客户服务水平的关键。提出一种提高停电敏感度模型精度的方法,基于客户信息、行为等多维度指标,在传统熵值法基础上,利用自适应线性神经元算法修正权重,将无监督学习转化为半监督学习,提升权重赋值科学性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 传统熵值法的局限性
  •   1.1 敏感度综合评估方法
  •   1.2 传统熵值法
  •   1.3 传统熵值法的局限性
  • 2 改进熵值法原理
  •   2.1 自适应线性神经元法
  •   2.2 权重优化
  • 3 改进后的停电敏感度识别模型
  •   3.1 构建评价指标体系
  •   3.2 指标归一化处理
  •   3.3 通过熵值法确定初始权重
  •   3.4 基于自适应线性神经元算法优化权重
  •   3.5 识别效果校验
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 曲艺,李艳艳

    关键词: 熵值法,停电敏感,自适应线性神经元,梯度下降,半监督学习,综合评估

    来源: 电力需求侧管理 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

    专业: 电力工业,工业经济,企业经济

    单位: 国家电网有限公司客户服务中心

    基金: 国网客服中心2018年科技项目(62993117003C)~~

    分类号: F274;F426.61;TM73

    页码: 57-61

    总页数: 5

    文件大小: 1399K

    下载量: 118

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