重庆市自然科学基金(2007BB6171)
- 作品数：3 被引量：47H指数：3
- 相关作者：周林刘强武剑栗秋华周凯更多>>
- 相关机构：重庆大学重庆市电力公司更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：经济管理建筑科学电气工程更多>>
- 基于遗传算法和BP神经网络的电力客户信用评价模型被引量：9
- 2009年
- 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入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。
- 卢雯嘉栗秋华周林李杨冯克群曾平黄林
- 关键词：信用评估遗传算法神经网络
- 基于物元分析理论的大电力客户信用评价被引量：19
- 2009年
- 分析、评估及掌握电力客户用电行为,是电力企业营销活动的重点和难点。笔者在分析电力市场环境、客户纳费态度及能力等因素的基础上,构建电力客户信用等级评价指标体系,并将物元分析理论引入电力客户信用评价中,构建电力客户信用评价的物元分析模型,针对电力客户信用评价的复杂性以及单因素识别和等级划分之间不一致的特点,应用物元可拓集方法构造物元矩阵,根据计算出的关联度大小对电力客户信用等级进行可拓识别。实证结果表明:将物元分析法用于电力客户信用评价,评价结果更加客观、合理。
- 周凯栗秋华周林刘强武剑
- 关键词：信用评价物元分析
- 模式分类方法在电能质量扰动信号分类中的应用综述被引量：19
- 2009年
- 文中首先将电能质量扰动信号分类方法划分为模式分类法与非模式分类法,然后简要介绍了模式分类法,综述了人工神经网络、贝叶斯分类、专家系统、支持向量机几种典型的模式分类方法在电能质量扰动信号分类中的应用,对比分析了各种方法的利弊,并对现存的问题及以后的发展趋势进行了展望。
- 方群会刘强周林马永强武剑
- 关键词：电能质量扰动贝叶斯分类
