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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(cè)

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(cè)


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【摘要】:本文從電力欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)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(guò)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(lái)的LR基分類器的多樣性、弱化的多重共線性與"過(guò)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(cè)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(hào)】:F426.61;TP18
【正文快照】: 引言我國(guó)電力體制的深化改革為電力行業(yè)引入了市場(chǎng)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)的切實(shí)防范和規(guī)避對(duì)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(yíng)銷中存在的重大風(fēng)險(xiǎn)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 袁科;;基于Double-Bagging決策樹的基因微陣列數(shù)據(jù)研究[J];湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年02期

2 喬石;;增強(qiáng)Fisher判決的Bagging集成分類方法[J];太原科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年06期

3 李雅芹;楊慧中;;一種基于Bagging算法的高斯過(guò)程集成建模方法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年S1期

4 王興良;王立宏;李海軍;;譜聚類中特征向量的Bagging選取方法[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年02期

5 程麗麗;張健沛;楊靜;馬駿;;一種基于ICA的特征Bagging支持向量機(jī)集成方法[J];大連海事大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

6 湯志康;王偉智;談蔚欣;;基于Bagging的交通擁堵預(yù)測(cè)研究[J];集美大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

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10 譚劍;譚松柏;;基于BAGGING算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];山東電力高等?茖W(xué)校學(xué)報(bào);2012年01期

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2 李曉波;;集成分類對(duì)比:Bagging NB & Boosting NB[A];2010年全國(guó)開放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

3 劉艷霞;范明;;Bagging基于eEP的分類器分類稀有類[A];第二十二屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(研究報(bào)告篇)[C];2005年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 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

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本文編號(hào):780080

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