供电公司电费安全风险预警模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·研究主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 电费安全风险的内涵 | 第14-19页 |
| ·风险的内涵 | 第14-15页 |
| ·电费风险的内涵 | 第15-17页 |
| ·电力行业特点 | 第15-16页 |
| ·电费安全风险特点 | 第16页 |
| ·电费安全风险分类 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 风险预警理论研究 | 第19-26页 |
| ·风险预警的方法 | 第19-22页 |
| ·阈值预警 | 第19页 |
| ·基于指数平滑法的风险预警模型 | 第19页 |
| ·AHP-模糊综合评判风险预警模型 | 第19-20页 |
| ·模糊神经网络融合技术风险预警 | 第20页 |
| ·BP神经网络风险预警模型 | 第20-21页 |
| ·RBF神经网络风险预警模型 | 第21页 |
| ·预警模型分析 | 第21-22页 |
| ·风险预警流程 | 第22-25页 |
| ·风险识别 | 第22页 |
| ·建立指标体系 | 第22-23页 |
| ·建立预警模型 | 第23页 |
| ·设定预警区间 | 第23-24页 |
| ·建立防范机制 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 电费回收安全风险预警模型 | 第26-35页 |
| ·SG186系统 | 第26-28页 |
| ·SG186系统介绍 | 第26-27页 |
| ·电费回收安全的数据 | 第27-28页 |
| ·电费回收风险预警指标体系 | 第28-29页 |
| ·电费回收风险预警模型 | 第29-30页 |
| ·电费回收风险预警对策 | 第30-32页 |
| ·风险控制措施 | 第30-31页 |
| ·预警信号对策 | 第31-32页 |
| ·实例应用 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第五章 电费审核安全风险预警模型 | 第35-58页 |
| ·SG186中电费回收数据 | 第35-39页 |
| ·电费审核风险预警指标体系 | 第39-46页 |
| ·主成分分析法基本原理 | 第39-43页 |
| ·指标的主成分计算 | 第43-46页 |
| ·电费审核安全风险预警模型 | 第46-54页 |
| ·人工神经网络原理 | 第46-48页 |
| ·人工神经网络的优点和局限性 | 第48-49页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第49-51页 |
| ·RBF神经网络的步骤 | 第51-53页 |
| ·RBF神经网络的测试与训练 | 第53-54页 |
| ·电费审核安全风险预警对策 | 第54-56页 |
| ·实例应用 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展现 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
