融合社會(huì)數(shù)據(jù)的高壓企業(yè)電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)篩查
關(guān)鍵詞：電費(fèi)回收 風(fēng)險(xiǎn)篩查 社會(huì)數(shù)據(jù) 高壓企業(yè)
摘要：電費(fèi)資金是電網(wǎng)公司的主營(yíng)收入,確保電費(fèi)回收,是電網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)防控的重點(diǎn)?；诟邏浩髽I(yè)客戶(hù),融合工商、銀行、司法、稅務(wù)等12類(lèi)社會(huì)數(shù)據(jù),利用隨機(jī)森林法、熵值法、關(guān)聯(lián)聚類(lèi)等大數(shù)據(jù)技術(shù),從電力信用、用電異常、經(jīng)營(yíng)異常、失信處罰、政策事件、關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)和輿情風(fēng)險(xiǎn)7個(gè)維度,建立了高壓企業(yè)客戶(hù)電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)篩查模型,對(duì)企業(yè)各類(lèi)潛在風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行全面辨別,實(shí)現(xiàn)企業(yè)客戶(hù)電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)提前篩查預(yù)警。以某省級(jí)電網(wǎng)約4.5萬(wàn)戶(hù)高壓企業(yè)客戶(hù)為例,選取隨機(jī)森林算法、長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory,LSTM)進(jìn)行模型優(yōu)劣對(duì)比,對(duì)比結(jié)果表明,建立的模型預(yù)測(cè)結(jié)果遺漏率遠(yuǎn)低于對(duì)比模型,命中率高,算例結(jié)果驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性。
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