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      基于人工智能的電力營銷稽核方法

      2023-07-14 16:02:24郝陽
      今日財(cái)富 2023年18期
      關(guān)鍵詞:智能算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力企業(yè)

      郝陽

      電力營銷稽核是指對電力營銷過程中銷售數(shù)據(jù)、業(yè)績數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等進(jìn)行查對計(jì)算。電力營銷稽核作為提高電力營銷效率和管理效果的重要手段,已成為電力營銷工作中必不可少的環(huán)節(jié)。

      傳統(tǒng)的電力營銷稽核方法主要是人工操作,包括手工收集數(shù)據(jù)、人工分析、人工處理和人工審核等,這種方式工作效率比較低,而且非常容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。近年來隨著信息技術(shù)的發(fā)展和人工智能技術(shù)的應(yīng)用,越來越多的企業(yè)開始運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)、服務(wù)和管理等方面的創(chuàng)新。電力企業(yè)也不例外,針對電力營銷稽核方面的問題,現(xiàn)有的稽核方法已經(jīng)不能滿足電力企業(yè)發(fā)展的需求,不少電力企業(yè)開始使用人工智能技術(shù)對電力營銷稽核工作進(jìn)行升級,以提高稽核的效率和準(zhǔn)確性,基于人工智能的電力營銷稽核方法也逐漸受到了人們的關(guān)注。

      一、傳統(tǒng)電力營銷稽核方法簡要分析

      在電力營銷稽核工作中,不少電力企業(yè)依然應(yīng)用傳統(tǒng)的電力營銷稽核方法,這一方法主要采用人力稽核、手工查賬等方式進(jìn)行,存在以下特點(diǎn):

      其一,效率低下。傳統(tǒng)稽核方法需要人工分析和計(jì)算大量的稽查數(shù)據(jù)及資料,通過分析結(jié)果尋找解決問題的方法。這種傳統(tǒng)的工作手段需要面對大量的工作任務(wù),不僅會消耗大量的時(shí)間和人力資源,更無法滿足稽核工作的實(shí)際需求。

      其二,低精度。具體到電力營銷稽核工作中,主要分為兩種工作方式,一種是對稽核對象逐一進(jìn)行稽核,另外一種是對稽核對象進(jìn)行隨機(jī)抽查,這兩種方式主要依靠稽核員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷,具有一定的主觀性。同時(shí),由于傳統(tǒng)稽核的繁瑣性,稽核員容易遺漏或忽略一些問題,導(dǎo)致稽核結(jié)果的精度不高。尤其是隨機(jī)抽查的范圍有一定局限性,無法充分反映電力營銷的實(shí)際情況,很可能給電力營銷工作帶來負(fù)面影響。此外,傳統(tǒng)稽核方法通過人工查閱記錄和賬目等方式進(jìn)行,數(shù)據(jù)安全性得不到保證。

      其三,成本高。傳統(tǒng)稽核方法需要投入大量的人力、物力等資源,由于這些資源的成本較高,稽核成本也相應(yīng)增加。同時(shí),傳統(tǒng)稽核方法需要消耗大量的時(shí)間,這耗費(fèi)大量時(shí)間成本。

      二、基于人工智能的電力營銷稽核方法

      (一)人工智能技術(shù)的簡要介紹

      人工智能技術(shù)是一種模擬人類智能的技術(shù),包括專家系統(tǒng)、群智能算法、邊緣計(jì)算等技術(shù),這些技術(shù)具有自身獨(dú)特優(yōu)勢。

      專家系統(tǒng)主要是指一種交互式可靠的基于計(jì)算機(jī)的決策系統(tǒng),其應(yīng)用事實(shí)和啟發(fā)式方法來解決復(fù)雜的決策問題,這一計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序可以解決特定領(lǐng)域中最復(fù)雜的問題。專家系統(tǒng)能夠解決通常需要人類專家的許多問題,其基于從專家那里獲得的知識,能夠表達(dá)和推理某些知識領(lǐng)域。在專家系統(tǒng)中,用戶界面是最重要的組成部分,其是連接用戶與專家系統(tǒng)通信的主要界面,此組件以可讀形式獲取用戶的查詢,并將其傳遞給推理引擎;推理機(jī)是專家系統(tǒng)的“大腦”,其包括解決特定問題的規(guī)則,通過推理知識庫中的知識信息,為用戶提供解決問題的方案;知識庫是存儲有關(guān)問題域所有知識的存儲庫,其像巨大的知識容器,從某一特定領(lǐng)域的不同專家獲得相應(yīng)知識。專家系統(tǒng)是當(dāng)今人工智能,深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的前身,其被認(rèn)為是人類智慧和專業(yè)知識的最高水平。專家系統(tǒng)有以下主要特征:具有最高專業(yè)水平,能夠高效率地提供準(zhǔn)確的問題解決方案;能夠在正確時(shí)間內(nèi)與用戶進(jìn)行交互,并且解決方案所花費(fèi)的時(shí)間比較少;可靠性高,不會出現(xiàn)錯(cuò)誤;能夠保持靈活,并能夠處理具有挑戰(zhàn)性的決策和問題等。

      群智能算法是一種基于群體行為的智能算法,它模擬了自然界中群體的行為,通過群體中個(gè)體之間的相互作用和協(xié)作來解決問題。常見的群智能算法包括蟻群算法、粒子群算法、人工魚群算法、蝙蝠算法等。蟻群算法模擬了螞蟻在尋找食物時(shí)的行為,通過螞蟻之間的信息交流和合作來尋找最優(yōu)解。粒子群算法則模擬了鳥群或魚群的行為,通過個(gè)體之間的信息交流和協(xié)作來尋找最優(yōu)解。人工魚群算法則模擬了魚群在尋找食物時(shí)的行為,通過個(gè)體之間的信息交流和協(xié)作來尋找最優(yōu)解。蝙蝠算法則模擬了蝙蝠在尋找食物時(shí)的行為,通過個(gè)體之間的信息交流和協(xié)作來尋找最優(yōu)解。群智能算法具有全局搜索能力強(qiáng)、魯棒性好、易于并行化等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于優(yōu)化問題、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。它由大量的人工神經(jīng)元(Artificial Neuron)組成,通過神經(jīng)元之間的連接和傳遞信息來實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的處理和輸出結(jié)果的預(yù)測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收外部輸入數(shù)據(jù),隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換,輸出層輸出最終的結(jié)果。每個(gè)神經(jīng)元都有一個(gè)激活函數(shù),用于將輸入信號轉(zhuǎn)換為輸出信號。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、預(yù)測分析等領(lǐng)域。它的優(yōu)點(diǎn)是可以處理非線性問題、具有自適應(yīng)性和容錯(cuò)性、具有自我學(xué)習(xí)功能、具有聯(lián)想存儲功能、具有高速尋找優(yōu)化解的能力等。

      (二)基于人工智能電力營銷稽核方法的主要優(yōu)勢

      電力營銷是一個(gè)復(fù)雜的工作,包括產(chǎn)品開發(fā)、銷售、運(yùn)營和服務(wù)等多個(gè)方面。電力營銷稽核主要是對銷售數(shù)據(jù)、業(yè)績數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等進(jìn)行審計(jì)。其中,銷售數(shù)據(jù)包括銷售人員、銷售方式、銷售地區(qū)等方面;業(yè)績數(shù)據(jù)包括銷售量、銷售額、利潤等方面;財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)包括賬戶余額、資產(chǎn)負(fù)債比例、利潤率等方面。電力營銷稽核的特點(diǎn)主要包括數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)質(zhì)量不一等方面。在傳統(tǒng)電力營銷稽核中,需要手工對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總和分析,這種方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且容易出現(xiàn)誤差。在電力營銷稽核中利用人工智能技術(shù)能夠?qū)Υ罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行分類、篩選、分析等處理,這既可以幫助稽核員快速、準(zhǔn)確地識別問題,還可以保證數(shù)據(jù)的安全性和稽核結(jié)果的精度。具體而言,基于人工智能電力營銷稽核方法的主要優(yōu)勢有:

      1.提高稽核效率?;谌斯ぶ悄艿碾娏I銷稽核方法可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理和智能識別,從而大大提高稽核效率。與傳統(tǒng)的人工稽核方式相比,基于人工智能的稽核方法可以節(jié)省大量的時(shí)間和人力成本,提高稽核效率。

      2.提高稽核準(zhǔn)確性。基于人工智能的電力營銷稽核方法可以通過數(shù)據(jù)挖掘和智能識別的方式發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù),從而提高稽核的準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)的人工稽核方式相比,基于人工智能的稽核方法可以避免人為因素的干擾,提高稽核的準(zhǔn)確性。

      3.降低稽核成本?;谌斯ぶ悄艿碾娏I銷稽核方法可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理和智能識別,從而降低稽核成本。與傳統(tǒng)的人工稽核方式相比,基于人工智能的稽核方法可以節(jié)省大量的人力成本和物力成本,降低稽核成本。

      此外,電力企業(yè)可以在多項(xiàng)工作中利用人工智能進(jìn)行電力營銷稽核,例如,在樓宇電力管理方面,電力企業(yè)可以采用基于人工智能的電力營銷稽核方法進(jìn)行樓宇電力管理,實(shí)現(xiàn)電力使用情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測、識別管道中的違規(guī)電力行為等;在電力安全監(jiān)測方面,可應(yīng)用于電力交易、能源交易、煤炭交易等領(lǐng)域,對存在風(fēng)險(xiǎn)的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行稽核,確保電力安全;在電力賬單分析方面,電力企業(yè)可以通過基于人工智能的電力營銷稽核方法對電力賬單數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提高各項(xiàng)費(fèi)用的收支效益,減少浪費(fèi)。

      (三)基于人工智能的電力營銷稽核方法介紹

      1.專家系統(tǒng)在電力營銷稽核中的應(yīng)用

      專家系統(tǒng)是一種基于人工智能技術(shù)的計(jì)算機(jī)程序,它可以通過模擬人類專家的思維方式和決策過程,對復(fù)雜的問題進(jìn)行分析和解決。在電力營銷稽核中,專家系統(tǒng)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的稽核和審核,提高稽核效率和準(zhǔn)確性,降低稽核成本和風(fēng)險(xiǎn)。專家系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)包括人機(jī)界面、知識庫、推理機(jī)、解釋器等方面,通過一系列操作推動(dòng)電力營銷稽核工作高質(zhì)量高效率開展。

      一方面,專家系統(tǒng)可以通過相應(yīng)技術(shù)對電力營銷數(shù)據(jù)分析和比對,識別出異常數(shù)據(jù)和潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)對電力營銷活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。例如,專家系統(tǒng)可以通過對電力銷售數(shù)據(jù)的分析,發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶的用電量突然增加或減少,或者某個(gè)銷售員的銷售額與同期相比出現(xiàn)異常波動(dòng),這些都可能是潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),需要及時(shí)進(jìn)行稽核和調(diào)查。另一方面,專家系統(tǒng)可以通過建立電力營銷稽核的知識庫和規(guī)則庫,實(shí)現(xiàn)稽核過程的自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化。例如,專家系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的稽核規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn),自動(dòng)判斷是否存在違規(guī)行為,自動(dòng)生成稽核報(bào)告和結(jié)論,從而提高稽核效率和準(zhǔn)確性。此外,專家系統(tǒng)還可以通過對電力營銷數(shù)據(jù)的挖掘和分析,為企業(yè)提供決策支持和業(yè)務(wù)優(yōu)化建議。例如,專家系統(tǒng)可以通過對客戶用電行為的分析,發(fā)現(xiàn)客戶的用電習(xí)慣和需求,從而為企業(yè)提供更加個(gè)性化的服務(wù)和產(chǎn)品,提高客戶滿意度和忠誠度。

      2.群智能算法在電力營銷稽核中的應(yīng)用

      隨著電力市場化進(jìn)程的推進(jìn),電力企業(yè)需要采用更為先進(jìn)的方法和技術(shù)來進(jìn)行營銷稽核,保證電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)收益的合理性和穩(wěn)定性。群智能算法作為一種新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù),具有許多顯著優(yōu)勢,能夠較好地適用于電力營銷稽核。

      在電力營銷稽核中,應(yīng)用群智能算法主要通過數(shù)據(jù)挖掘、模型建立、自動(dòng)化審批、智能推薦等環(huán)節(jié)提升稽核效率。具體而言,在數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)中,電力企業(yè)需要對各個(gè)渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以提高分析和判斷的準(zhǔn)確度,提高營銷策略的效率。這要求電力企業(yè)大量挖掘和分析相應(yīng)數(shù)據(jù),應(yīng)用群智能算法能夠從成千上萬的數(shù)據(jù)中尋找這些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)點(diǎn),并推斷出規(guī)律從而發(fā)現(xiàn)新的信息,得到更為準(zhǔn)確的結(jié)論,從而更好地幫助企業(yè)制定營銷策略,并進(jìn)一步優(yōu)化營銷模式。在模型建立環(huán)節(jié)中,電力企業(yè)應(yīng)用群智能算法,可以對歷史數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和現(xiàn)場實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,并建立更為準(zhǔn)確的預(yù)測模型,幫助電力企業(yè)更好地預(yù)測未來的市場發(fā)展趨勢,從而實(shí)現(xiàn)電力企業(yè)營銷的精準(zhǔn)化。在自動(dòng)化審批這一環(huán)節(jié)中,由于電力企業(yè)進(jìn)行營銷稽核時(shí),需要審核大量的數(shù)據(jù)和信息,應(yīng)用群智能算法,可以進(jìn)行自動(dòng)化審批,通過對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,準(zhǔn)確判斷和確認(rèn)各種信息,減少了人工干預(yù),提高審批效率,節(jié)省了審批的時(shí)間和成本。在智能推薦這一環(huán)節(jié)中,電力企業(yè)需要根據(jù)用戶的需求,推薦合適的電力服務(wù)和產(chǎn)品,以提高電力服務(wù)的質(zhì)量和效率,充分應(yīng)用群智能算法,可以從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的需求和偏好,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化服務(wù)方式和服務(wù)質(zhì)量,為用戶推薦合適的產(chǎn)品和服務(wù)。

      3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力營銷稽核中的應(yīng)用

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力營銷稽核中應(yīng)用的主要技術(shù)有:數(shù)據(jù)處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法技術(shù)、模型訓(xùn)練技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)等。其中,數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等,處理來自不同來源、格式不同、質(zhì)量各異的數(shù)據(jù),通過這一技術(shù)將其轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的格式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法技術(shù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最關(guān)鍵的技術(shù)之一,主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,在數(shù)據(jù)處理過程中應(yīng)結(jié)合電力企業(yè)實(shí)際情況選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型訓(xùn)練技術(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的重要過程,訓(xùn)練技術(shù)主要包括梯度下降算法、反向傳播算法、優(yōu)化器的選擇等。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的直觀理解并對理解結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,在電力營銷稽核中,通常使用線性回歸分析、決策樹和聚類分析等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化解釋。分布式計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用,主要是電力營銷稽核中通常數(shù)據(jù)量比較大、模型復(fù)雜度比較高,應(yīng)用這一技術(shù)可以提高計(jì)算效率。

      在電力營銷稽核中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以利用歷史數(shù)據(jù)分析與學(xué)習(xí)技術(shù),幫助電力企業(yè)在銷售、客戶分析、用戶需求預(yù)測等方面做出更準(zhǔn)確的決策。例如,在電量預(yù)測中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠有效地識別出用電高峰期,減少能源浪費(fèi),還可以預(yù)測未來的電力消耗,以便更好地管理電力需求;在銷量預(yù)測中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測電力銷量,并建立出銷量預(yù)測模型,為電力企業(yè)提供更好的決策支持,從而提高電力企業(yè)的利潤收益和市場穩(wěn)定性。

      (四)基于人工智能的電力營銷稽核方法發(fā)展前景

      基于人工智能的電力營銷稽核方法具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,基于人工智能的電力營銷稽核方法將會越來越成熟和完善?;谌斯ぶ悄艿碾娏I銷稽核方法可以幫助電力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化處理,以獲取更為準(zhǔn)確、實(shí)用的數(shù)據(jù),可以預(yù)測發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的可能性和效果,幫助維護(hù)市場的公正和透明。未來,基于人工智能的電力營銷稽核方法將會在電力企業(yè)的銷售管理、稽核管理、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面發(fā)揮越來越重要的作用,為電力企業(yè)帶來更多的利益。可見,基于人工智能的電力營銷稽核方法的發(fā)展前景值得期待。但與此同時(shí),也需要關(guān)注人工智能技術(shù)在應(yīng)用過程中所帶來的安全、隱私等問題。因此,電力企業(yè)應(yīng)注重創(chuàng)新意識并對行業(yè)發(fā)展進(jìn)行全面分析,在充分發(fā)揮人工智能技術(shù)優(yōu)勢的前提下,注重營銷行業(yè)的人性化、精細(xì)化管理,從而推動(dòng)電力企業(yè)實(shí)現(xiàn)更大、更快的發(fā)展。

      結(jié)語:

      在電力營銷稽核領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)開始成為一種新的趨勢。傳統(tǒng)的稽核方法存在效率低下、低精度和成本高等問題,影響了營銷數(shù)據(jù)的稽核效果。基于人工智能的電力營銷稽核方法是電力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高管理效率的重要手段。通過應(yīng)用專家系統(tǒng)、群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理、智能識別和數(shù)據(jù)挖掘等功能,從而提高稽核效率和準(zhǔn)確性,降低了電力營銷稽核成本,為電力企業(yè)帶來更多經(jīng)濟(jì)利益,為電力企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展提供支持和保障。

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