一种电力金融风险的分析检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116523621A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310419657.0

    申请日:2023-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种电力金融风险的分析检测方法及系统,涉及电力金融系统的风险分析和风险预测技术领域,包括:利用随机森林模型,对电力系统客户行为数据,获取对用户行为的影响最大的关键特征;基于关键特征,通过贝叶斯优化算法对随机森林模型中的各项参数进行优化,并采取放回抽取方法进行模型的准确性测试;采集关于电力系统客户行为数据的样本数据,通过准确性测试后的随机森林模型进行预测,根据生成的AUC值对应的客户行为特征,分析得出样本数据中潜在的电力金融风险;本发明将电力客户群体的特征属性和优化随机森林模型相结合,利用数据挖掘提取用户特征向量,建立更为适合电力系统的预测模型,实现了对于电力金融风险潜在风险的预测。

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