盧海明，劉建鑫

（1.廣州地鐵集團有限公司運營事業(yè)總部，廣東 廣州 510310；2.國網江西省電力公司萍鄉(xiāng)供電分公司，江西 萍鄉(xiāng) 337000）

基于改進ELM神經網絡的客戶滿意度評價模型

盧海明1，劉建鑫2

（1.廣州地鐵集團有限公司運營事業(yè)總部，廣東 廣州 510310；2.國網江西省電力公司萍鄉(xiāng)供電分公司，江西 萍鄉(xiāng) 337000）

使用一種動態(tài)遞歸網絡——ELM神經網絡來模擬專家打分進行電力客戶滿意度測評。仿真結果表明，ELM神經網絡具有訓練速度快和結構簡單的特點，能較準確地反映客戶滿意度。同時，針對ELM神經網絡基于梯度下降算法調整權值和閾值，容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，提出了利用入侵雜草算法（IWO）優(yōu)化ELM神經網絡的連接權值系數(shù)。神經網絡權值優(yōu)化是一個大規(guī)模多峰優(yōu)化問題，已有文獻證明IWO算法對于解決高維度、多峰優(yōu)化問題具有明顯優(yōu)勢。新方法有效彌補了單一算法的不足，擁有ELM神經網絡動態(tài)記憶的能力以及入侵雜草算法全局收斂性強的特點。實例計算證明，改進ELM神經網絡可以建立精度更高的電力客戶滿意度評價模型，保證專家評價系統(tǒng)的一致性和穩(wěn)定性，是一種行之有效的評價方法。

電力客戶滿意度；入侵雜草算法；神經網絡；電力市場

隨著電力體制改革的不斷深入及電力市場的逐步建立和完善，電力需求側管理越來越受到供電企業(yè)的重視。尤其近年來經濟的高速發(fā)展，電力客戶對供電企業(yè)提供的產品與服務也提出了越來越高的要求。滿足顧客需求是企業(yè)生存的根本，電力客戶滿意度是衡量供電企業(yè)服務水平高低的重要指標。因此，客戶滿意度評價體系的建立與實施對供電企業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義［1－2］。文獻［3］將模糊評價和層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）結合起來，對電力客戶滿意度進行了綜合研究，AHP中的判斷極值矩陣需由專家學者來確定，不同專家難以保證專家系統(tǒng)的穩(wěn)定性和一致性。針對這個問題，文獻［4］采用神經網絡對客戶滿意度進行了分析測評。采用神經網絡進行評價的優(yōu)點是顯而易見的，但是其存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺點。

針對現(xiàn)有方法存在的不足，本文嘗試采用入侵雜草算法優(yōu)化ELM神經網絡（IWO－ELM），并使用該模型進行電力客戶滿意度綜合評價。根據《國家電網公司供電服務品質評價管理辦法（試行）》，參考國內外現(xiàn)有競爭行業(yè)的客戶滿意度評價模型［5－6］，確立從企業(yè)形象、客戶期望、客戶對供電質量的感知、客戶對價值的感知、客戶忠誠、客戶抱怨7個方面建立電力客戶滿意度評價指標體系［7］。實例分析中，以5個地區(qū)電力客戶滿意度評價為例，依據專家對各指標打分結果，分別采用常規(guī)ELM神經網絡和IWO－ELM進行電力客戶滿意度綜合評價。實例分析表明，改進后的ELM神經網絡可以有效克服陷入局部最優(yōu)的問題，從而提高模型精度和收斂速度。新評價方法能保證專家評價系統(tǒng)的一致性和穩(wěn)定性，并節(jié)省評價工作所耗費的人力物力。

1 電力客戶滿意度評價指標體系

構建電力客戶滿意度評價指標體系的指導思想是：改變以往客戶滿意度評價單一指標的做法，采取多層次、多維度的綜合評價指標，客觀真實地反映客戶滿意水平，為提供個性化服務、改善服務質量提供科學的決策依據［8－9］。根據《國家電網公司供電服務品質評價管理辦法（試行）》，本文采用美國客戶滿意度指數(shù)（AmericanCustomer Satisfaction Index，ACSI）模型，如圖1所示。結合專家小組和供電企業(yè)營銷人員的意見，在參考已有文獻的基礎上［7］，最終確立電力客戶滿意度綜合測評指標體系，見表1。

圖1 電力ACSI測評模型

2 入侵雜草優(yōu)化算法

入侵雜草算法，又稱為野草算法（Invasive Weed Optimization，IWO）是由Mehrabian和Lucas于2006年提出來的一種模擬雜草入侵過程的智能優(yōu)化算法［8］。該算法控制參數(shù)較少、自適應性好、魯棒性強且比較容易實現(xiàn)，近年來，已經成功運用到眾多領域之中。

表1 電力客戶滿意度測評指標體系

對于入侵雜草算法，待解決問題的每一個可行解就是一個雜草個體，雜草的生長域就是問題的可行域，所有雜草的合集稱為一個種群。初始種群通過繁殖產生新的雜草種子，次代雜草種子按照一定規(guī)則進行空間擴散產生新的雜草，最后對新的雜草種群按照其適應度進行優(yōu)勝劣汰。IWO算法的具體描述如下：

a.初始化種群

根據實際問題，設置相關參數(shù)及隨機產生初始種群，即在給定范圍內產生M個D維的雜草種子。

b.種群繁殖

適應度是衡量雜草種子優(yōu)劣的標準，而IWO算法在繁殖過程中根據個體適應度確定產生次代雜草種子的個數(shù)，具體公式如式（1）所示：

式中：weedi為雜草個體i產生的種子個數(shù)；f、fmax、fmin分別為當前雜草適應度、當前種群中雜草最大和最小適應度；Smax、Smin分別為設定的最大、最小種子數(shù)；round為取整函數(shù)。

c.空間擴散

IWO算法采用高斯分布在父代周圍的空間內進行隨機擴散，在迭代初期進行全局搜索，在迭代后期進行局部搜索，具體公式如式（2）所示：

式中：Itermax、Iter分別為最大迭代次數(shù)和當前迭代次數(shù)；δinit、δfinal、δIter分別為初始標準差、最終標準差和當前標準差；n為非線性調和因子，一般情況下取n＝3。

d.競爭擇優(yōu)

雜草初始種群經過繁殖和空間擴散之后，種群規(guī)模迅速擴大，遵循優(yōu)勝劣汰的原則，在IWO算法中設置最大種群規(guī)模Mmax，當種群規(guī)模大于Mmax時，將父代及其子代雜草按適應度高低進行排序，取適應度排在前Mmax個的個體作為下一代的父代個體。

隨后，不斷重復上述過程，直到滿足算法結束條件。

3 入侵雜草算法優(yōu)化ELM神經網絡

3.1 ELM神經網絡

ELM神經網絡連接層之間既有一般的前饋連接，又有內部的反饋連接，與BP神經網絡相比具有更強的計算能力和自學習性［10］，使訓練好的網絡具備動態(tài)特性和非線性映射，ELM神經網絡結構如圖2所示。但ELM神經網絡也是采用誤差反向傳播（BP）算法進行權值修正，同樣存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺陷。權值參數(shù)的微小變化可能導致網絡性能的截然不同，而神經網絡參數(shù)優(yōu)化是一個大規(guī)模、高維度、多峰優(yōu)化問題，傳統(tǒng)算法在解決此類問題時往往表現(xiàn)出早熟收斂現(xiàn)象。IWO算法具有較強的全局搜索性能，為克服神經網絡以上缺點提供了可能。

3.2 IWO優(yōu)化ELM神經網絡

IWO算法優(yōu)化ELM神經網絡的基本思想是：首先IWO算法利用其全局搜索能力在解空間內進行全局搜索，通過種群的迭代進化搜索到最佳權值和閾值，然后把所得的權值和閾值作為ELM神經網絡的初始權值繼續(xù)執(zhí)行BP算法進行局部搜索，最后獲得理想的滿意度評價模型。

采用IWO算法對ELM神經網絡的權值和閾值進行優(yōu)化之前，首先要解決兩個問題：問題解的編碼和適應度函數(shù)的確定。

a.編碼方案

圖3 粒子參數(shù)編碼格式

b.適應度函數(shù)

粒子的適應度函數(shù)是用來衡量粒子性能好壞的標準。針對本文優(yōu)化問題的目標，采用如下均方誤差公式（適應度函數(shù)）衡量每個雜草粒子的適應值：

式中：pt、＾pt分別是神經網絡的實際輸出和目標輸出；N為訓練樣本數(shù)。

4 供電客戶滿意度評價

4.1 數(shù)據預處理

根據電力客戶滿意度綜合評價指標體系，考慮數(shù)據的真實性和時效性，本文在2014年第3方電力客戶滿意度調查報告中選取5個地區(qū)的調查數(shù)據。由于各個評價指標的量綱和數(shù)量級不盡相同，為了使數(shù)據類型一致，對調查報告中的原始數(shù)據進行了減法一致性處理，將負向指標和適應指標均轉化為正向指標，處理方法如表2所示。

表2 減法一致化處理方法表

聘請電力客戶滿意度領域的專家學者根據前文確立的滿意度評價指標體系，根據從調查問卷中得到的數(shù)據信息逐層向上，使用多指標綜合評價法，進行電力客戶的滿意度評價。最終給出5個地區(qū)電力客戶在7個方面的滿意度得分，如表3所示。

表3 各地市供電客戶滿意度調查數(shù)據得分

各項指標數(shù)據在預處理中均已經轉換為正向數(shù)據，采用百分制為原則，地區(qū)得分越高，表示電力客戶滿意度工作做得越好。由表2可以看出，這5個地區(qū)按優(yōu)劣排列順序為A、B、E、C、D。由于神經元存在飽和區(qū)間，為滿足神經網絡的數(shù)據輸入要求，需要對表3中的數(shù)據進行歸一化處理，處理方法為

式中：xmin、xmax分別為指標x的最小、最大值。

4.2 算法參數(shù)確定

IWO算法的參數(shù)設置如下：解空間維數(shù)D＝（7＋4＋1）×4＋4＋1＝53，種群規(guī)模M＝20，最大迭代次數(shù)Maxgen＝50。為了使不同模型進行公平的對比，神經網絡的關鍵參數(shù)均保持相同，參數(shù)如下：

a.輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點數(shù)分別為7、4和1；

b.訓練代數(shù)為50代；

c.學習速率為0.1；

d.目標誤差為0.001。

神經網絡輸入層的7個節(jié)點分別為企業(yè)形象、客戶期望、客戶對供電質量的感知、客戶對價值的感知、客戶忠誠、客戶抱怨。輸出層的1個節(jié)點表示滿意度評分。隱含層節(jié)點數(shù)采用經驗公式和試湊法確定：首先采用經驗公式確定范圍為2～6；然后在Matlab2010b平臺上，以0.001作為誤差精度，采用試湊法測試不同隱含層神經元個數(shù)的效果，測試結果如表4所示。MSE為誤差評價標準。

表4 不同隱層神經元網絡誤差和訓練次數(shù)

4.3 采用IWO－ELM進行滿意度評價

采用常規(guī)ELM神經網絡和IWO－ELM進行電力客戶滿意度綜合評價，兩種方法的收斂曲線如圖4、圖5所示。

圖4 ELM神經網絡收斂曲線

圖5 IWO－ELM收斂曲線

從圖4、圖5中可以看出：同樣以0.001為誤差值，常規(guī)ELM神經網絡經過49代訓練后能夠達到目標，而IWO－ELM只需要23次迭代就能達到目標誤差。從訓練圖中還可以看出，IWO－ELM以較大的斜率進行收斂，很快達到目標誤差，而常規(guī)ELM網絡在訓練過程中長時間停留在誤差等于20附近。雖然IWO－ELM在誤差等于10－2處也有短暫停留，但僅停留9代后就迅速奔向目標值。由此可以看出，IWO－ELM能有效克服陷入局部最優(yōu)的缺陷，在同樣的訓練代數(shù)下，能夠得到更精確的結果。

使用IWO－ELM來進行電力客戶滿意度綜合評價，將5個地區(qū)指標數(shù)據輸入網絡得到最終評價結果，擬合曲線如圖6所示。

圖6 供電客戶滿意度測評得分擬合曲線

專家評分主要是由專家學者根據經驗主觀判斷而得，并且每次評價都需要聘請專家重復同樣的工作，耗費大量的人力財力。因此尋找一種可靠有效的方法模擬專家評分是具有現(xiàn)實意義的，也是必要的。從圖6的擬合曲線可知，經過入侵雜草算法優(yōu)化的ELM神經網絡輸出值與專家評分非常接近，說明本文提出的IWO－ELM模型能夠準確地模擬專家打分，并在以后評分中保證專家評價系統(tǒng)的一致性和穩(wěn)定性。

5 結束語

隨著我國電力企業(yè)需求側管理的加強，對電力客戶滿意度進行系統(tǒng)評價已成為必然趨勢。引入IWO－ELM模型進行電力客戶滿意度評價是很好的嘗試，實例表明IWO算法與ELM神經網絡的結合能夠充分發(fā)揮IWO算法收斂速度快和收斂精度高的特性，有效克服了神經網絡的固有缺陷。新模型能夠得到輸入值后快速得到評價得分，表明了評價的快捷性；能夠準確擬合專家評價，表明了評價的準確性；還能減少評價工作的重復勞動，保證了評價的簡易性。

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Evaluation Modal on Customer Satisfaction of Electric Power Based on Improved ELM Neural Network

LU Hai?ming1，LIU Jian?xin2
（1.Guangzhou Metro Corporation Operation Division，Guangzhou，Guangdong 510310，China；2.State Grid Jiangxi Electric Power Company Pingxiang Power Supply Company，Pingxiang，Jiangxi 337000，China）

A dynamic recurrent neural network，namely ELM neural network simulating the assessment of expert scoring has been used to evaluate the electric power customer satisfaction.The calculation of real examples shows that this method is capable to reflect the lev?els of customer satisfaction accurately with the advantages of fast training speed and simple structure.At the same a method for optimi?zing the connecting weight value coefficient of ELM neural network is presented by using the global searching ability of IWO.The opti?mization of neural network parameters is a large scale multimodal optimization problem and the tests show that IWO has obvious advan?tages in solving high?dimensional multimodal optimization problem particularly.This new approach combines the merits of ELM neural network that has the ability of dynamic memory and the strong global searching capability of IWO which exactly makes up the shortcom?ings of single algorithm.The simulations reveal that neural network optimized by IWO is able to build a higher precision modal for the e?valuation of electric power customer satisfaction and guarantee the uniformity and stability of expert evaluating system.

Electric power customer satisfaction；Invasive weed optimization；Neural network；Electricity market

F224

A

1004－7913（2016）07－0039－05

盧海明（1990—），男，碩士，助理工程師，主要研究方向為機電一體化、電力系統(tǒng)自動化。

2016－05－05）