[發(fā)明專利]一種電費回收風險預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010128050.3
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111340375A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發(fā)明（設計）人: 張發(fā)恩;劉雨微
• 申請（專利權）人: 創(chuàng)新奇智（上海）科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 蔣姍

1.一種電費回收風險預測方法，其特征在于，包括：

獲取待預測用戶在預設時間段內的連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)；

基于所述連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)，得到在時間上連續(xù)的多條原始數(shù)據(jù)，每條原始數(shù)據(jù)包括多種不同維度下的與繳費相關的數(shù)據(jù)；

基于所述多條原始數(shù)據(jù)，獲得不同維度下的多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)；

基于事先訓練好的抗噪神經網絡模型和所述多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)，確定所述待預測用戶的電費回收風險，其中，所述抗噪神經網絡模型的損失函數(shù)為基于兩個離散型隨機變量的聯(lián)合分布矩陣的行列式的互信息熵DMI。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述損失函數(shù)為：L_DMI(Q_h(X),Y′)＝-log(DMI(h(x),Y′))＝-log(|det(Q_h(X),Y′)|)，其中，Q_h(X),Y′是離散型隨機變量h(X)和離散型隨機變量Y′的聯(lián)合分布，Q_h(X),Y′是c×c的矩陣形式，h(X)的隨機性來自于h和隨機變量X。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲得不同維度下的多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

對所述多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)中的每種特征參數(shù)數(shù)據(jù)各自做特征歸一化處理；

相應地，基于事先訓練好的抗噪神經網絡模型和所述多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)，確定所述待預測用戶的電費回收風險，包括：

基于事先訓練好的抗噪神經網絡模型和歸一化處理后的多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)，確定所述待預測用戶的電費回收風險。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取待預測用戶在預設時間段內的連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)，包括：

獲取所述待預測用戶在兩年內的連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)；

相應地，基于所述連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)，得到在時間上連續(xù)的多條原始數(shù)據(jù)，包括：

基于所述連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)，以兩個月為間隔，得到在時間上連續(xù)的十二條原始數(shù)據(jù)，每條原始數(shù)據(jù)包括：用戶編號，開戶日期，應收違約金，應收電費，用電電量，繳費日期，繳費方式；

相應地，基于所述多條原始數(shù)據(jù)，獲得不同維度下的多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)，包括：

基于所述多條原始數(shù)據(jù)，獲得用戶編號，開戶年限，繳費行為綜合評分，預計繳費時間段，用電電量波動情況，最近一次電量環(huán)比，繳費方式更改次數(shù)，欠費次數(shù)，5日之前付款次數(shù)，20日之前付款次數(shù)，25日之前付款次數(shù)，周期內繳納總電費，周期內總電量，周期內總違約金，周期內平均電費，周期內平均電量，繳費總記錄次數(shù)。

5.根據(jù)權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，在基于事先訓練好的抗噪神經網絡模型和所述多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)，確定所述待預測用戶的電費回收風險之前，所述方法還包括：

獲取帶有標注的訓練樣本數(shù)據(jù)，所述訓練樣本數(shù)據(jù)包括多個用電用戶各自的特征參數(shù)數(shù)據(jù)；

利用所述樣本數(shù)據(jù)對初始抗噪神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的抗噪神經網絡模型，其中，所述初始抗噪神經網絡模型的損失函數(shù)為基于兩個離散型隨機變量的聯(lián)合分布矩陣的行列式的互信息熵DMI。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，通過以下步驟獲取用電用戶的特征參數(shù)數(shù)據(jù)：

獲取該用電用戶在預設時間段內的連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)；

基于所述連續(xù)繳費記錄數(shù)據(jù)，得到在時間上連續(xù)的多條原始數(shù)據(jù)，每條原始數(shù)據(jù)包括多種不同維度下的與繳費相關的數(shù)據(jù)；

基于所述多條原始數(shù)據(jù)，獲得該用電用戶在不同維度下的多種特征參數(shù)數(shù)據(jù)和用于表征該用電用戶是否為欠費用戶的標簽。