[发明专利]基于随机森林算法的电力客户欠费风险分析方法及装置在审
| 申请号： | 201910138896.2 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109903182A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 耿俊成;李晓蕾;陈军;邢子涯;张小斐;郭志民;王自强;袁少光;万迪明;田杨阳 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06K9/62;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 苏州知途知识产权代理事务所(普通合伙) 32299 | 代理人： | 张锦波 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进随机森林算法的电力客户欠费风险分析方法和装置，通过从电网公司营销业务系统提取客户与缴费行为相关的属性数据，并优化欠费客户、正常缴费客户用户分布比例，采用模拟退火算法获取随机森林模型中最优的树的规模nTree，叶子节点的最小样本数minLeaf和属性特征的子集大小K参数组合，最终采用改进随机森林模型对用户未来是否欠费进行分析预测，得到未来欠费高风险用户，本发明的基于改进随机森林算法的电力客户欠费风险分析方法和装置具有预测准确，使用方便的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 随机森林 电力客户 风险分析 算法 方法和装置 模拟退火算法 改进 最小样本数 客户用户 属性数据 属性特征 系统提取 叶子节点 营销业务 预测 客户 子集 电网 优化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进随机森林算法的电力客户欠费风险分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从电网公司营销业务系统提取客户与缴费行为相关的属性数据；S2：优化欠费客户、正常缴费客户用户分布比例；S3：采用模拟退火算法获取随机森林模型中最优的树的规模nTree，叶子节点的最小样本数minLeaf和属性特征的子集大小K参数组合；S4：根据S3步骤得到的参数采用随机森林模型对用户未来是否欠费进行分析预测，得到未来欠费高风险用户。
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