基于改进神经网络的用电客户信用评价

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第35卷第4期毒氧电力VoJ．35No．4EastChinaEIectricPower2007年4月Apr．2007基于改进神经网络的用电客户信用评价李伟，杨照芬。牛东晓(华北电力大学经济管理系，河北保定071003)摘要：在分析影响用电客户信用因素的基础上，建立了一套适用于用电客户信用评价的指标体系，采用BP神经网络建立用电客户信用评价模型，用遗传算法优化BP神经网络的连接权重和阈值，解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题，两者结合，实现了优势互补。实例研究表明，评价值与实际值相差较小，

2、遗传神经网络的评价结果是令人满意的。关键词：遗传算法；BP神经网络；用电客户；指标体系；信用评价基金项目：国家自然科学基金资助项目(50077007)资助；高等学校博士点专项基金(20040079008)资助作者简介：李伟(1968一)，男，副教授，主要从事技术经济评价研究。中图分类号：TM73文献标识码：A文章编号：1001-9529(2007)04-0009-04PowerconsumercreditassessmentbasedonimprovedneuralnetworksL／Wei，YANGZhao-fen，NIUD0ng—xiao(De。p

3、t．ofEconomyandManagement，NorthChinaElectricPowerUniv．，Baoding071003，China)Abstract：ThepowerconsumercreditassessmenthasraisedcloseattentionamongpowersupplycompaniesandtheSO—cietyaswhole．Basedontheanalysisoffactorsafectingpowerconsumercredit．anindexsystemsuitableforpowerconsumercr

4、editassessmentwasconstructed．TheBPneuralnetworkWasusedtoestablishthemodelforpowercon—sumercreditassessment，andthegeneticalgorithmwasadoptedtooptimizetheconnectionweightsandthresholdval—uesoftheBPneuralnetwork．TheproblemsoftrappingintolocalminimumandlowconvergencespeedoftheBPneu—

5、ralnetworkaresolved．Practiceshowsthattheassessmentconductedbythegeneticneuralnetworkissatisfactorywithdifferencebetweentheassessmentvalueandtheactualonebeinglittle．Keywords：geneticalgorithm；BPneuralnetwork；powerconsumer；indexsystem；creditassessment截至2004年底，南方电网公司营销口径累计力客户信用风险评价指

6、标体系，运用层次分析法欠费31。72亿元，比2003年减少3。8亿元。其求出各指标的权重；文献[3]以三角模糊数的形中，3年以上欠费占83％，2年以内欠费占17％。式给出指标值和评价者的主观感觉值，将基于期当年电费回收结零，旧欠电费回收10．7％。大工望值的模糊多属性决策法引入用电客户的信用评业和趸售用电欠费比重较大，占欠费总数的价中。文献[4]在建立用电客户信用评价指标体85％。电费收缴困难严重影响了电力企业的正常系的基础上，首先采用基于语言评价信息的逼近经营和发展。电力产品的销售以“先用电、后付理想点的排序方法(TOPSIS)对用电客户信用进费”的

7、赊销方式为主，所以，供电企业面临的信用行主观评价，继而采用熵权法对用电客户信用进风险始终存在。分析评价电力客户信用，对信用行客观评价，将两者结合。本文采用遗传神经网差的客户采取规避风险的对策，对供电企业经营络建立评价模型，以机器学习的优点更好地评价已十分迫切。用电客户。电力用户信用为电力用户交纳电费能力和交基于数据的机器学习是现代智能技术中的重纳电费意愿的综合。目前关于电力客户信用评价要方面。1986年，Rumelhart和McClelland领导的研究相对较少，评价指标体系的建立相对也不的科学小组提出实现多层网络的BP神经网络，健全。对用电客户信用评

8、价的研究方法目前主要是人工神经网络中最为重要的网络之一。BP神有定性评价和定量评价两大类。文献