基于改进神经网络的用电客户信用评价.pdf

维普资讯 第35卷 第4期 毒氧电力 VoJ．35 No．4 2007年4月 East China EIectricPower 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，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)04-0009-04 Powerconsumercreditassessmentbasde on improvde neuralnetworks L／Wei，YANGZhao-fen，NIUD0ng—xiao (De。pt．ofEconomyandManagement，NorthChinaElectricPowerUniv．，Baoding071003，China) Abstract：Thepowerconsumercreditassessmenthas raisedcloseattentionamongpowersupplycompaniesandtheSO— cietyaswhole．Basedonthena alysisoffactorsaffectingpowerconsumercredit．anindexsystem suitableforpower consumercreditassessmentwasconstructed．TheBPneural networkWas usedtoestablishthemodelofrpowercon— sumercreditassessment，andthegeneticalgorithm wasadoptedtooptimizetheconnectionweightsandthresholdval— uesoftheBPneuralnetwork．Theproblemsoftrappingintolocalminimum nadlowconvergencespeedoftheBPneu— ralnetworkaresolved．Practiceshowsthattheassessmentconductedbythegeneticneuralnetworkissatisfactorywith differencebetweentheassessmentvalueandtheactualonebeinglittle． 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