【摘 要】
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针对当前电网企业电费回收风险,提出了一种基于改进随机森林的电力用户欠费风险分析预警方法。首先,针对欠费用户、正常缴费用户的类别分布不均衡问题,采用SMOTE算法优化原始
【机 构】
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国网河南省电力公司,清华大学电机系,国网河南省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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首都蓝天培育行动(Z171100000617001);国网河南省电力公司科技资助项目(52170217001H)
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针对当前电网企业电费回收风险,提出了一种基于改进随机森林的电力用户欠费风险分析预警方法。首先,针对欠费用户、正常缴费用户的类别分布不均衡问题,采用SMOTE算法优化原始用户样本分布;其次,选择信息值计算各属性与目标类别属性的相关性,进而优化节点属性的选择;然后,针对影响随机森林分类准确率和性能的主要参数:树的规模nTree、叶子节点的最小样本数minLeaf和属性子集的数量K,采用加温模拟退火算法搜寻最优参数组合;最后,采用改进的随机森林算法对用户未来是否欠费进行分析预测,得到潜在欠费高风险用户。将该方法
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