基于改进神经网络的用电客户信用评价

• 作者: 李伟 杨照芬 牛东晓
• 来源期刊: 华东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 用电客户 指标体系 信用评价
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与创新
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TM73
• 字数: 4162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9529.2007.04.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛东晓	华北电力大学经济管理系	306	6130	40.0	64.0
2	杨照芬	华北电力大学经济管理系	3	56	3.0	3.0
3	李伟	华北电力大学经济管理系	86	785	17.0	24.0