摘要： 针对电力客户存在的欠费风险问题，提出一种联合随机森林 －反向传播神经网络 －逻辑回归（ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＲＢＬ）的电力客户欠 费混合风险预警算法。首先，利用随机森林算法对影响电力客户拖欠电费的因素进行一次特征 提取；然后，利用反向传播神经网络进行初次风险预测，得到用户对于电费缴纳的信用分值；最 后，采用逻辑回归模型进行第二次预测，对用户电费欠缴或拖缴的风险进行有效预警。以某地 区的用电客户数据为对象，对比了所提算法与其他预警算法的预测精度，结果表明：所提算法预 测精度达到了 ９２．８３％，能为电力企业进行用电客户电费管理提供技术支持。

关键词: 随机森林；反向传播神经网络；逻辑回归；欠费风险预警

中图分类号: 

• TP311.5