Electric Power Client Credit Assessment Based on GA Optimized BP Neural Network

机译：基于GA优化BP神经网络的电力客户信用评估。

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Judging from the characteristics of electrical products and power supply enterprises, this paper combines quantitative and qualitative analysis together, and establishes a electric power client credit assessment indicator system on the basis of analysis on factors influencing electric power client credit. The method of using genetic algorithm to optimize connection weight and threshold value of BP overcomes the defects of falling into the regional minutiae and slow velocity of convergence, builds the electric power client credit assessment model, and conducts empirical study. The research result indicates that BP neural network optimized by genetic algorithm plays a scientifically practical role in assessment of electric power client credit risk, supplying a reference for risk elusion of electric power clients.

机译：从电力产品和供电企业的特点出发，将定性和定量分析相结合，在分析影响电力客户信用影响因素的基础上，建立了电力客户信用评价指标体系。利用遗传算法优化BP的权重和阈值的方法，克服了陷入区域细节和收敛速度慢的缺陷，建立了电力客户信用评估模型，并进行了实证研究。研究结果表明，遗传算法优化的BP神经网络在电力客户信用风险评估中具有科学的实践意义，为电力客户的风险规避提供了参考。

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来源
《International conference on green communications and networks》|2013年|85-91|共7页
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作者
Xinli Wang;
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关键词
Genetic algorithm; BP neural network; Credit assessment;

机译：遗传算法BP神经网络;信用评估;

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