【摘要】：研究電信客戶流失問題,電信客戶流失數(shù)據(jù)具有模糊性和非線性,單一算法僅能對(duì)模糊性或非線性進(jìn)行預(yù)測(cè),為提高電信客戶流失估計(jì)準(zhǔn)確率,提出了一種電信客戶流失組合估計(jì)模型。首先對(duì)客戶屬性進(jìn)行清洗并進(jìn)行離散化處理,接著使用粗糙集方法對(duì)離散屬性進(jìn)行約簡(jiǎn),刻畫電信客戶流失數(shù)據(jù)的模糊性;然后遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)對(duì)電信客流失非線性進(jìn)行描述,建立電信客戶流失估計(jì)模型。仿真結(jié)果表明,粗糙集與支持向量機(jī)相融合模型克服單一粗糙集算法或支持向量機(jī)存在的缺陷,提高電信客戶流失估計(jì)模型的估計(jì)準(zhǔn)確率,可為電信客戶管理優(yōu)化設(shè)計(jì)提供依據(jù)。
【圖文】：

Я魘У墓蘭憑?度。針對(duì)支持向量機(jī)在電信客戶流失建模過程中的參數(shù)優(yōu)化難題，利用遺傳算法極強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，對(duì)SVM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，從而獲得最優(yōu)的SVM模型，以求獲得更高的電信客戶流失估計(jì)精度。綜合上述可知，基于電信客戶流失組合估計(jì)模型工作原理為:首先將影響電信客戶的屬性進(jìn)行離散化處理，并利用RS理論進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，得到最簡(jiǎn)屬性集，然后利用非線性映射線能力強(qiáng)的SVM建立客戶流失估計(jì)器，，并利用遺傳算法(GA)對(duì)SVM進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，最后利用測(cè)試集對(duì)電信客戶流失進(jìn)行估計(jì)，從而得到較高的估計(jì)精度。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1電信客戶流失組合估計(jì)結(jié)構(gòu)3電信客戶流失組合估計(jì)模型3．1粗糙集理論RS理論是分析不完整、不確定性信息的強(qiáng)有力的工具，將研究對(duì)象視為一個(gè)信息系統(tǒng)，通過不可分辨關(guān)系和不可分辨論來確定出問題的近似解［12］。根據(jù)表達(dá)式中不同屬性的重要性程度，在明確有用信息和冗余信息的前提下，有效地簡(jiǎn)化輸入信息的空間維數(shù)，在保持分類能力不變或提高的前提下，通過知識(shí)約簡(jiǎn)，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中導(dǎo)出分類規(guī)則。粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法在于對(duì)處理對(duì)象抽象成一個(gè)信息系統(tǒng)，可表示為:S=(U，A，V，f)(1)其中:U表示對(duì)象的集合;A表示屬性集;R=C∪D表示屬性集合，不相關(guān)的屬性子集C和D分別稱為條件屬性和決策屬性;V表示屬性集的值域。f:U×R→V是一個(gè)信息函數(shù)，用來指定U中每一個(gè)對(duì)象的屬性值。對(duì)于任一屬性子集B

本文編號(hào)：2577317