| 基于卷积神经网络与多维度电力大数据的信用评估系统 |
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| 引用本文： | 林晓静,刘文,甘超飞,简燕红,肖郑海.基于卷积神经网络与多维度电力大数据的信用评估系统[J].电测与仪表,2021,58(11):101-106. |
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| 作者姓名： | 林晓静 刘文 甘超飞 简燕红 肖郑海 |
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| 作者单位： | 国家电网有限公司大数据中心,北京100000;北京中电普华信息技术有限公司,北京100000;国网信通亿力科技有限责任公司,福州350000 |
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| 摘 要： | 2017年,国家发展和改革委员会牵头启动"信易+"联盟建设,社会信用体系建设全面铺开.其中,企业信用评估是国家信用体系建设重要组成部分,国家对企业信用建设给予了高度重视.通过服务电力业务的信用评估系统构建,可以高效支撑电力行业对企业异常用电行为进行预警.在国家大力倡导社会信用体系建设背景下,国家电网各业务部门及单位积极开展了自身信用体系建设.文中使用电力行业上下游的企业用户用电信息、履约情况、安全监管等数据,结合改进的模糊聚类算法对电力企业用户进行划分和用电信用系统构建,同时使用卷积神经网络算法(CNN)对企业信用评估系统进行分析建模.改进的模糊聚类算法能够适应不同的数据分布和提高聚类效果;改进后的多尺度卷积核CNN模型设计能克服传统CNN算法计算量大、易过拟合的缺点.实验证明多维度电力数据集可以很好反映企业信用信息,文中所提出的分类模型的运算效率和准确率较高,整体实现了企业电力风险评估系统.
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| 关 键 词： | 电力大数据 卷积神经网络 模糊聚类 风险评估 |
| 收稿时间： | 2019/12/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/12/30 0:00:00 |
Analysis of corporate credit portrait based on convolutional neural network and multi-dimensional power big data |
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| Lin Xiaojing,Liu Wen,Gan Chaofei,Jian Yanhong and Xiao Zhenhai.Analysis of corporate credit portrait based on convolutional neural network and multi-dimensional power big data[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(11):101-106. |
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| Authors: | Lin Xiaojing Liu Wen Gan Chaofei Jian Yanhong and Xiao Zhenhai |
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| Affiliation: | Big data center of State Grid Corporation of China,Beijing,,China Beijing China-Power Information Technology Co,Ltd,Beijing,,China State Grid Info-Telecom Great Power Science and Technology CO,LTD,Fuzhou ,China,Big data center of State Grid Corporation of China,Beijing,,China Beijing China-Power Information Technology Co,Ltd,Beijing,,China State Grid Info-Telecom Great Power Science and Technology CO,LTD,Fuzhou ,China,Beijing China-Power Information Technology Co., Ltd,Big data center of State Grid Corporation of China,Beijing,,China Beijing China-Power Information Technology Co,Ltd,Beijing,,China State Grid Info-Telecom Great Power Science and Technology CO,LTD,Fuzhou ,China,State Grid Info-Telecom Great Power Science and Technology CO.,LTD |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | power big data convolutional neural network fuzzy clustering corporation credit assessment |
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