JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用

戴小廷 ,  陈荣思 ,  肖冰

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戴小廷, 陈荣思, 肖冰. 基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
引用本文: 戴小廷, 陈荣思, 肖冰. 基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
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DAI Xiao-ting, CHEN Rong-si and XIAO Bing. Application of decision tree mining algorithms based on information entropy in the intelligent electric power marketing[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
Citation: DAI Xiao-ting, CHEN Rong-si and XIAO Bing. Application of decision tree mining algorithms based on information entropy in the intelligent electric power marketing[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
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基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用

  • 福建工程学院 交通运输系, 福建 福州 350108;

  • 福建省泉州电业局, 福建 泉州 362000

  • 基金项目: 福建工程学院2011年度科研发展预研基金(GY-Z11077)

  • 中图分类号: TM73

Application of decision tree mining algorithms based on information entropy in the intelligent electric power marketing

  • Dept. of Trans., Fujian Univ. of Tech., Fuzhou 350108, China;

  • Quanzhou Electr. Power Bearu of Fujian Province, Quanzhou 362000, China

  • Received Date: 2011-12-15
    Available Online: 2012-05-15

    CLC number: TM73

  • 摘要: 针对目前电力营销管理系统缺少有效的营销数据决策支持的问题,将基于信息熵的决策树挖掘算法应用于电力营销中,并建立电力客户分类模型.实际应用结果表明,该分类模型具有较好的预测分类能力,能够满足电力营销工作中的客户及时准确分类的需要.
    Abstract: Aiming at the problem that the current electric power marketing management system was lack of effective marketing data for decision support,the decision tree mining algorithm was applied in electric power marketing based on the information entropy,and the power customer classification model was established.Practical application results indicated that the classfication model had better predictive classification ability,and was able to meet the needs of customers'timely and accurate classification in electric power marketing.
    1. [1]

      李艳坤 , 张伟 , 刘彦伶 . 数据融合策略在食用油真实性鉴别中的研究与应用进展. 轻工学报, 2024, 39(5): 50-59. doi: 10.12187/2024.05.006

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  • 引证文献数: 0
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  • 收稿日期:  2011-12-15
  • 刊出日期:  2012-05-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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戴小廷, 陈荣思, 肖冰. 基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
引用本文: 戴小廷, 陈荣思, 肖冰. 基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
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DAI Xiao-ting, CHEN Rong-si and XIAO Bing. Application of decision tree mining algorithms based on information entropy in the intelligent electric power marketing[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
Citation: DAI Xiao-ting, CHEN Rong-si and XIAO Bing. Application of decision tree mining algorithms based on information entropy in the intelligent electric power marketing[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(3): 49-52. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2012.03.013
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基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用

  • 福建工程学院 交通运输系, 福建 福州 350108;
  • 福建省泉州电业局, 福建 泉州 362000
  • 收稿日期: 2011-12-15
  • 网络出版日期: 2012-05-15
基金项目:  福建工程学院2011年度科研发展预研基金(GY-Z11077)

摘要: 针对目前电力营销管理系统缺少有效的营销数据决策支持的问题,将基于信息熵的决策树挖掘算法应用于电力营销中,并建立电力客户分类模型.实际应用结果表明,该分类模型具有较好的预测分类能力,能够满足电力营销工作中的客户及时准确分类的需要.

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