An Improved Hybrid Feature Selection Algorithm for Electric Charge Recovery Risk
المؤلفون المشاركون
Qian, Shenyi
Shi, Yongsheng
Wu, Huaiguang
Shang, Songtao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to extract more information that affects customer arrears behavior, the feature extraction method is used to extend the low-dimensional features to the high-dimensional features for the warning problem of user arrears risk model of electric charge recovery (ECR).
However, there are many irrelevant or redundant features in data, which affect prediction accuracy.
In order to reduce the dimension of the feature and improve the prediction result, an improved hybrid feature selection algorithm is proposed, integrating nonlinear inertia weight binary particle swarm optimization with shrinking encircling and exploration mechanism (NBPSOSEE) with sequential backward selection (SBS), namely, NBPSOSEE-SBS, for selecting the optimal feature subset.
NBPSOSEE-SBS can not only effectively reduce the redundant or irrelevant features from the feature subset selected by NBPSOSEE but also improve the accuracy of classification.
The experimental results show that the proposed NBPSOSEE-SBS can effectively reduce a large number of redundant features and stably improve the prediction results in the case of low execution time, compared with one state-of-the-art optimization algorithm, and seven well-known wrapper-based feature selection approaches for the risk prediction of ECR for power customers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qian, Shenyi& Shi, Yongsheng& Wu, Huaiguang& Shang, Songtao. 2020. An Improved Hybrid Feature Selection Algorithm for Electric Charge Recovery Risk. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201162
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qian, Shenyi…[et al.]. An Improved Hybrid Feature Selection Algorithm for Electric Charge Recovery Risk. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201162
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qian, Shenyi& Shi, Yongsheng& Wu, Huaiguang& Shang, Songtao. An Improved Hybrid Feature Selection Algorithm for Electric Charge Recovery Risk. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201162
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201162
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر