基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

黄文杰; 冯新红; 郭晓鹏

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基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

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电力客户信用管理和信用评价,已经成为电力企业的一种经营工具和手段.本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势,以数据挖掘的通用模型CRISP-DM为基础,建立了电力客户信用评价的过程标准,构建了电力客户信用评价指标体系,应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型,并对该模型进行了实例分析,从而将电力客户信用分为5个等级.

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来源
《中国管理信息化》 |2009年第13期|82-85|共4页
作者
黄文杰; 冯新红; 郭晓鹏;
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作者单位

华北电力大学,工商管理学院,北京,102206;

华北电力大学,工商管理学院,北京,102206;

华北电力大学,工商管理学院,北京,102206;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业现代化管理;程序设计、软件工程;
关键词
电力客户; 信用评价; 数据挖掘; 单位BP神经网络; CRISP-DM;

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