一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法
专利汇可以提供一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其通过建立一个结合了潜在模型和离散选择模型的分类模型，以决策者的实用性最大化目的为 基础 ，假设居民 能量 消费者是由存在有限数量的个体(即类别或 片段 )的异质群体所构成的，并且每个群体都有其同质偏好结构。不同潜在类成员的特征是个体的社会人口背景以及其他一些心理测量和态度因素。不同消费者面临不同的电 力 替代产品时，假定其从某个替代品中获得一定程度的效用，本发明与 现有技术 相比优点在于可以基于在缺乏实际市场数据的情况下来提供关于电力客户中优先选择产品的问题。为售电公司提供客户分类和营销策略的科学依据。，下面是一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法专利的具体信息内容。
1.一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：假设消费者面临多种替代电力产品，并从某个替代品中获得一定程度的效用，指定消费者在选择场合选择电力产品替代品的可能性，将效用分解为确定性分量和随机分量；
步骤2：假设消费者从有限选择集中选替代电力产品的概率，等于从选择集中获得的实用性大于或等于在该选择集中选择任何其他替代产品效用的概率，并推导出条件逻辑模型；
步骤3：假设在总体中有多个分段，并且在给定的选择时刻中，个人属于某个分段，将消费者细分，计算所有选择情景的选择概率；
步骤4：属于某个特定部分的个体成员可能性函数可以通过个体的社会人口学特征和观察到的潜在构念指标来确定，两个观测变量和与潜类变量有关，将其整合成一个单独的向量，计算成员可能性函数；
步骤5：假设误差项是独立分布于个体之间的极值分布，计算用户属于潜类的概率，和用户个体属于其中某类并选择替代的联合概率。
2.根据权利要求1所述的一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其特征在于：所述步骤1中：
假设消费者面临J种替代电力产品，并且假定其从某个替代品中获得一定程度的效用Uij(i＝1,2,3,...,N，j＝1,2,3,...,J)，但消费者i在选择场合选择电力产品替代品j的可能性被指定为：
Pij＝Prob{Uij＞Uik,k≠j} (1)
将效用分解为确定性分量Vij和随机分量εij，表示为：
Uij＝Vij+εij,j＝1,2,...,J (2)
确定性分量Vij用线性函数来表示：
Vij＝βijXij (3)
其中Xij表示观测变量的向量，βij是未观测系数的向量，
随机分量εij则包括了所有对效用存在影响但不在Vij中的因素。
3.根据权利要求2所述的一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其特征在于：所述步骤2中：
假设消费者从有限选择集C中选替代电力产品j的概率等于从选择集J中获得的实用性大于或等于在该选择集中选择任何其他替代产品效用的概率：
设随机分量εij在极值分布方面是相同且独立分布的，推导条件逻辑模型的公式为：
其中：X表示观测变量，即电力产品属性的向量和参数向量。
4.根据权利要求3所述的一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其特征在于：所述步骤3中：
假设在总体中有S个分段，并且在给定的选择时刻t中，个人i属于分段s(s＝1,...,S)，则式(2)可以变形为：
Uij|s＝βsXit,j+εij|s,j＝1,...,J (6)
其中分段s是第j个选择的特定向量，j和X也是如此，
在消费者细分中，所有选择情景C的选择概率的计算公式为：
其中：s代表段特定效用，X为观测变量的向量。
5.根据权利要求4所述的一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其特征在于：所述步骤4中：
属于某个特定部分的个体i的成员可能性函数可以通过个体的社会人口学特征和观察到的潜在构念指标来确定，其计算公式为：
式中Pi*是基于潜在心理测量学所构造关于用户i的向量，Si是用户i所具备的社会人口统计学特征，Pi是用户i存在的潜在观念的观察指标向量，Γ和βp是带估计的参数量，ζ是误差项；
将两个观测变量Si和Pi与潜类变量整合成一个单独的向量Zi，成员可能性函数的计算公式为：
其中λs代表参数矢量，Zi代表用户i的心理测量结构Pi和社会经济特征Si的向量。
6.根据权利要求1～5中任意一项所述的一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法，其特征在于：所述步骤5中：
假设误差项ζis是独立分布于个体之间的极值分布，则用户i属于潜类的概率计算公式为：
通过多项式逻辑模型的数学假设：若0
一种基于潜类选择模型的用电客户区分方法
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