时间序列、多元线性回归及BP神经网络客户投诉预测模型比较研究

文档名：时间序列、多元线性回归及BP神经网络客户投诉预测模型比较研究
目前进行预测的算法主要为“时间序列”、“多元线性回归”及“BP神经网络”.对这三种算法在客户投诉预测这一领域的应用进行研究与对比,采用SPSS作为工具,以“冀北地区电力客户投诉”为目标进行预测.通过对实际预测结果对比与分析,说明“BP神经网络”算法为最适合客户投诉预测的算法.
作者：许鑫孙志杰王莉巩冬梅张凌宇
作者单位：国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京100045;华北电力科学研究院有限责任公司,北京100045
母体文献：第八届电磁测量与仪表学术发展方向主题研讨会论文集
会议名称：第八届电磁测量与仪表学术发展方向主题研讨会  
会议时间：2017年8月1日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国电机工程学会,中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：
关键词：电力企业  客户投诉预测  时间序列  多元线性回归  BP神经网络
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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2024-12-11 13:29 上传 时间序列、多元线性回归及BP神经网络客户投诉预测模型比较研究.pdf

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