基于遗传算法和BP神经网络的电力客户信用评价模型

• 作者: 冯克群 卢雯嘉 周林 曾平 李杨 栗秋华 黄林
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 经济
• 关键词: 供电企业 大电力客户 信用评估 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: FM407.61
• 字数: 3092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2009.06.009

摘要

对电力客户的信用进行分析评估对于供电企业将电力输送给可靠的电力用户、提高企业经济效益具有重要意义.在分析影响电力客户信用影响因素的基础上.构建了电力客户信用评价指标体系,将遗传算法和神经网络原理引人电力客户信用评价领域,提出了基于遗传算法和神经网络的电力客户信用评价模型.实证结果表明:模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周林	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	119	3457	32.0	57.0
2	栗秋华		18	711	11.0	18.0
4	李杨		3	14	2.0	3.0
5	卢雯嘉		1	11	1.0	1.0
8	冯克群		1	11	1.0	1.0
9	曾平		1	11	1.0	1.0
10	黄林		1	11	1.0	1.0