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基于特征選擇改進(jìn)LR-Bagging算法的電力欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)居民客戶預(yù)測

發(fā)布時(shí)間:2017-09-02 18:11

  本文關(guān)鍵詞:基于特征選擇改進(jìn)LR-Bagging算法的電力欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)居民客戶預(yù)測


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【摘要】:本文從電力欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的角度出發(fā),提出了一種基于特征選擇改進(jìn)的LR-Bagging(即以邏輯回歸為基分類器的Bagging集成學(xué)習(xí))算法,其精髓在于每一個(gè)訓(xùn)練的LR基分類器的記錄和字段均通過隨機(jī)抽樣得到。且算法的終止迭代準(zhǔn)則由AUC統(tǒng)計(jì)量的變化率決定。該改進(jìn)算法充分考慮了LR的強(qiáng)泛化能力、Bagging的高精確度,以及特征選擇帶來的LR基分類器的多樣性、弱化的多重共線性與"過擬合"度,效果優(yōu)于單一LR模型。且最終的實(shí)驗(yàn)表明,該改進(jìn)算法得到的電力欠費(fèi)居民客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的準(zhǔn)確性與有效性得到提升。
【作者單位】: 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心;
【關(guān)鍵詞】LR分類器 Bagging集成學(xué)習(xí) 特征選擇 AUC
【分類號】:F426.61;TP18
【正文快照】: 引言我國電力體制的深化改革為電力行業(yè)引入了市場機(jī)制[1],在有效實(shí)現(xiàn)電力資源優(yōu)化配置,提高電力資源生產(chǎn)和傳輸效率的同時(shí),也帶給電力企業(yè)更大的市場風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)的切實(shí)防范和規(guī)避對電力企業(yè)的重要性不言而喻。由于客戶欠費(fèi)而產(chǎn)生的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)一直是電力營銷中存在的重大風(fēng)險(xiǎn)

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 吳云峰;基于多分類器的遷移bagging習(xí)題推薦研究[D];西北大學(xué);2013年



本文編號:780080

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