【摘 要】
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为了解决电力行业针对企业客户的信用评级问题,各级电力公司都在推进客户信用制度的建立工作,通过统计方法和数据挖掘技术实现对电力客户信用的精准评定。然而,由于目前信用体系不全面和评价机制存在漏洞,导致电力客户的信用评级缺乏可靠性。随着研究的不断进展,通过数据挖掘技术可以有效地预测电力客户的信用情况,从而进行关于信用应用的后续工作。在此背景下,本文收集了地区的电力数据,基于算法融合构建了电力企业客户信用
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为了解决电力行业针对企业客户的信用评级问题,各级电力公司都在推进客户信用制度的建立工作,通过统计方法和数据挖掘技术实现对电力客户信用的精准评定。然而,由于目前信用体系不全面和评价机制存在漏洞,导致电力客户的信用评级缺乏可靠性。随着研究的不断进展,通过数据挖掘技术可以有效地预测电力客户的信用情况,从而进行关于信用应用的后续工作。在此背景下,本文收集了地区的电力数据,基于算法融合构建了电力企业客户信用评级模型。本文的主要工作如下:（1）根据电力公司营销基础数据平台及其他系统平台收集的电力数据,结合爱企查企业信息查询服务构建了针对内蒙古自治区东部地区电力企业客户的电力数据集。以电力专家和评分模型审核为基础,引入爱企查企业风险作为外部印证,建立了科学客观的信用评价体系。（2）使用了随机森林和GA＿XGBoost算法作为信用预测的模型,根据算法的实验结果,采用Stacking预测结果融合策略,构建了GA＿XGB+RF融合模型,完成信用预测分类任务。（3）基于GA＿XGBoost模型构建了电力企业客户信用评级管理系统,提供了企业信息查询,信用评级和信用波动等主要功能,满足企业信用管理要求,提高了信用管理工作的效率。最终实验对比结果表明,本文提出的GA＿XGB+RF融合模型在构建的电力数据集上性能表现良好,验证了所构建信用体系的科学性和客观性以及融合模型算法的有效性。本文提出的算法模型可以为电力公司信用研究提供切实可行的依据,所开发的系统满足了信用管理的需求。
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