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贝叶斯算法在电力营销决策中的应用与研究

作　者: 白涛
导　师: 孟建良
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘贝叶斯方法贝叶斯网络电力营销决策
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 157次
引　用: 1次
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内容摘要

电力企业数年来积累了大量的数据,迫切需要通过知识发现来为营销决策者提供可靠的依据。贝叶斯方法以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力和综合先验知识的学习特性称为当前知识发现领域中最引人注目的焦点之一。将贝叶斯方法应用于电力营销决策,能够取得很多其他方法无法比拟的实际效果。本文重点介绍了贝叶斯网络在数据挖掘中的应用,结合电力营销者所关心的问题,构造了适合电力营销决策的贝叶斯网络,用于客户价值评估、用电异常监测等领域,并且通过网络学习算法不断完善网络模型。通过实际数据的实验表明,贝叶斯网络用于电力营销决策是实际可靠的。

全文目录

中文摘要  4
英文摘要  4-7
第一章引言  7-10
  1.1 论文背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8
  1.3 本文的主要工作  8-10
第二章数据挖掘与贝叶斯网络  10-30
  2.1 贝叶斯方法的基本观点  10-11
  2.2 贝叶斯方法同其他方法的比较  11-13
  2.3 贝叶斯网络在数据挖掘中的应用  13-20
    2.3.1 贝叶斯网络的基本概念  13-14
    2.3.2 数据挖掘技术  14-16
    2.3.3 用于数据挖掘的贝叶斯网络  16-20
  2.4 贝叶斯网络的学习  20-27
    2.4.1 贝叶斯网络参数学习  20-24
    2.4.2 贝叶斯网络的结构学习  24-26
    2.4.3 狄利特里分布  26-27
  2.5 用于预测的贝叶斯网络  27-30
第三章电力营销理论及决策分析  30-37
  3.1 电力市场营销概述  30-31
    3.1.1 电力市场营销的概念  30
    3.1.2 电力市场营销的特点  30-31
  3.2 电力营销中关心的问题  31-37
    3.2.1 电力市场分析预测  31-32
    3.2.2 电力营销决策制定  32-33
    3.2.3 电力营销分析内容  33-37
第四章贝叶斯网络在电力营销决策中的应用  37-50
  4.1 客户价值评估推理模型  37-42
    4.1.1 属性模型的建立  37-38
    4.1.2 网络模型的构造  38-40
    4.1.3 网络模型的选择  40-42
  4.2 客户用电风险评估预测模型  42-50
    4.2.1 应用贝叶斯网络进行风险概率预测的优势  43
    4.2.2 贝叶斯网络进行风险分析的步骤  43-44
    4.2.3 贝叶斯网络电力客户风险预测中的应用  44-50
第五章贝叶斯算法在电力营销系统中的实现  50-55
  5.1 电力营销的数据获取  50
  5.2 电力营销决策支持系统的结构框架  50-51
  5.3 贝叶斯网络在电力营销决策系统中应用的实现  51-55
第六章结束语  55-57
  6.1 本文得出的结论  55
  6.2 对未来的展望  55-57
参考文献  57-60
致谢  60-61
在学期间发表的学术论文和参加科研情况  61

贝叶斯算法在电力营销决策中的应用与研究

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