基于改进深度信念网络的电力欠费预警研究

• 作者: 吴永欢 孙煜华 廖嘉炜 徐炫东 池燕清
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电力欠费 深度信念网络 深度学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 728-733
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 3602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.03.045

摘要

"先使用,后付费"的营销方式导致电网公司电费回收不到位,难以支撑正常运转和获得基本效益.为了解决电力欠费对电网公司的不利影响,论文提出电力欠费预警智能预测的研究方法.将电费回收分为时间和金额两部分,结合相应的关联指标,建立参数自适应的深度信念网络,通过深度学习和训练对电力欠费情况精准预测.实验结果表明,与BP神经网络相比,深度信念网络更能准确预测出用户电费回收的未来情况,有效辅助电力企业制定用电和电费预警策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴永欢		14	15	1.0	3.0
2	廖嘉炜		11	1	1.0	1.0
3	孙煜华		12	6	1.0	2.0
4	徐炫东		9	1	1.0	1.0
5	池燕清		7	0	0.0	0.0