基于C4.5算法分类器的电力客户信用评级模型研究*



基于C4.5算法分类器的电力客户信用评级模型研究*

丁浩

(安徽工商职业学院,安徽 合肥231131)

摘要:电力客户巨额欠费是电力公司面临的一个难题，该文采用C4.5算法分类器对电力系统客户进行信用评级.从电力系统大规模的缴费数据中提取训练样本，利用C4.5算法进行学习得到分类规则，然后将这些规则应用于用电客户的信誉评级，从而更好地管理客户缴费行为,为电力系统的管理运营提供数据支持.实验结果表明，对于不同的指标体系和不同的分类样本，都可以获得较好的分类效果.

关键词:C4.5算法；决策树；电力客户；信用评级

电力产品作为一种商品，具有其独有的特殊性：其生产、输送到最终消费都在瞬间完成，不可储存.这就决定了电力产品的销售主要是以“先使用后付费”的方式进行，电费的安全及时回收是供电企业保证正常经营的前提，同时电费也是电力基础设施建设维护的主要资金来源.供电企业为确保其自身的正常经营和持续发展，当然更倾向于将电力商品销售给需要用电又讲信用的客户，希望用电者都能按时缴纳电费.但现实中却并不是这样，由于“信用缺失”，有些客户用电后故意拖延缴费、逃避缴费，这必然导致供电企业电费回收工作非常艰难，给电力企业带来很大的经营风险.近年来，电力公司为解决拖欠电费问题付出了很大的努力，但实际效果却并不乐观.

为了彻底扭转这种局面，有效降低电力企业的……