本文關(guān)鍵詞：多層感知器用電客戶交費(fèi)預(yù)測模型

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【摘要】：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的多層感知器模型,運(yùn)用大數(shù)據(jù)建立了居民客戶交費(fèi)行為預(yù)測模型,從海量的營銷數(shù)據(jù)庫中挖掘出能代表客戶交費(fèi)行為的歷史數(shù)據(jù)作為模型輸入,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)算法獲得客戶最近一次交費(fèi)行為的預(yù)測值,并與實(shí)際值進(jìn)行比較,驗(yàn)證了模型的可行性和精確性,可對各類用電客戶進(jìn)行運(yùn)用。
【作者單位】： 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司;云南云電同方科技有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 多層感知器;用電客戶;預(yù)測模型;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;居民客戶;模型輸入;殘差圖;預(yù)測值;歷史數(shù)據(jù);供電單位;
【分類號(hào)】：F426.61;TP183
【正文快照】： 0前言建立一個(gè)預(yù)測客戶交費(fèi)行為的模型,通過營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)測客戶未來一個(gè)月、兩個(gè)月甚至更長時(shí)間的交費(fèi)趨勢,標(biāo)識(shí)出有欠費(fèi)征兆、經(jīng)常欠費(fèi)的客戶或經(jīng)常欠費(fèi)的用電行業(yè),為供電單位對此類客戶提前采取措施提供決策依據(jù),降低電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測出客戶交費(fèi)趨勢,用

【相似文獻(xiàn)】

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