電費回收管理一直是供電企業(yè)的工作重點,通常供電企業(yè)采用先用電后交費的規(guī)則來管理,因而存在電費回收周期長、催費措施落后等問題,這些問題長期困擾著供電企業(yè)。此外,缺少有效的欠費回收風(fēng)險分析手段,未建立差異化風(fēng)險防控策略。目前只能通過人工或系統(tǒng)的分析工具單一的識別電費回收風(fēng)險,一方面未根據(jù)客戶的基本情況、行業(yè)特征、行為特點等信息進(jìn)行全方位融合分析,無法精確甄別高風(fēng)險客戶。另一方面由于風(fēng)險防范的時間點相對滯后,沒有形成事前的標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)警機制,導(dǎo)致難以及時制定針對性的防控措施,加大了企業(yè)的運營風(fēng)險。為了有效提高欠費風(fēng)險控制能力,精準(zhǔn)預(yù)測欠費風(fēng)險,基于用電客戶的海量歷史數(shù)據(jù)信息,借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與猶豫直覺模糊集,建立集評價與預(yù)測一體化的欠費管理方法,即基于猶豫直覺模糊層次分析法(HIFAHP)的電力客戶欠費風(fēng)險評價與預(yù)測模型。該方法能夠高效準(zhǔn)確的識別欠費高風(fēng)險客戶,從而幫助供電企業(yè)制定催費措施,提高回收率。本文的主要研究成果如下:1)基于供電企業(yè)電費回收管理情況和相關(guān)行業(yè)風(fēng)險評價理論,將電力客戶分為兩大類,根據(jù)兩類客戶特點分別構(gòu)建電力客戶欠費風(fēng)險評價指標(biāo)體系,并給出每項指標(biāo)的計算定義。2)針對電力... 

【文章來源】：遼寧師范大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 決策分析研究現(xiàn)狀
        1.2.2 電力客戶欠費風(fēng)險研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 文章結(jié)構(gòu)
2 預(yù)備知識
    2.1 直覺模糊集理論
    2.2 猶豫模糊集理論
    2.3 猶豫直覺模糊集
    2.4 Logistic回歸模型與決策樹算法
3 電力客戶欠費風(fēng)險評價
    3.1 電力客戶欠費風(fēng)險評價指標(biāo)體系
        3.1.1 客戶的分類
        3.1.2 電力客戶欠費風(fēng)險評價指標(biāo)體系的建立
    3.2 猶豫直覺模糊層次分析法在電力客戶欠費風(fēng)險評價中的應(yīng)用
        3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.2 猶豫直覺判斷矩陣的建立
        3.2.3 一致性檢驗及修正
        3.2.4 指標(biāo)權(quán)重的確定
        3.2.5 綜合評估
4 電力客戶欠費風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建
    4.1 基于Logistic回歸模型的欠費風(fēng)險預(yù)測模型
        4.1.1 建立Logistic回歸預(yù)測模型
        4.1.2 Logistic回歸預(yù)測模型在使用中應(yīng)注意的問題
    4.2 基于決策樹算法的欠費預(yù)測模型
        4.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及數(shù)據(jù)分區(qū)
        4.2.2 模型驗證及測試
    4.3 結(jié)論
5 案例分析
    5.1 電力客戶欠費風(fēng)險評價
    5.2 Logistic回歸模型對第一類電力客戶欠費風(fēng)險預(yù)測
    5.3 決策樹算法對第二類電力客戶欠費風(fēng)險預(yù)測
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：2921455