基于改进熵值法的客户停电敏感度识别方法研究

• 作者: 曲艺 李艳艳
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 熵值法 停电敏感 自适应线性神经元 梯度下降 半监督学习 综合评估
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: TM715|F407.61
• 字数: 3383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.05.012

摘要

面对售电市场的放开,为提升电网企业的竞争力,客户需求得到了高度重视.停电问题是影响客户感知的首要因素.对客户停电敏感度的识别,是对客户开展精准服务的重要条件之一.提高客户停电敏感度的识别精度,是提高客户服务水平的关键.提出一种提高停电敏感度模型精度的方法,基于客户信息、行为等多维度指标,在传统熵值法基础上,利用自适应线性神经元算法修正权重,将无监督学习转化为半监督学习,提升权重赋值科学性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳艳	国家电网有限公司客户服务中心	6	17	2.0	4.0
2	曲艺	国家电网有限公司客户服务中心	3	1	1.0	1.0