[发明专利]基于BP-ANN的电力零售套餐搜索排序仿真系统和方法

说明书

本发明涉及一种基于BP‑ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真系统和方法，属于信息处理技术领域。从多个角度分析并确定影响电力零售用户对电力零售套餐满意度的特征因子，并且对每个特征因子进行量化分析；构建BP‑ANN电力零售套餐综合评分模型；电力零售平台接受电力用户发送的搜索请求，电力零售平台根据电力用户的搜索请求确定对应的电力零售套餐集合。根据BP‑ANN电力零售套餐综合评分模型计算电力零售套餐得分，得出每个电力零售套餐的综合评分并按评分降序排序，综合评分直接反映电力零售用户对电力零售套餐的满意度。本发明对提升电力零售用户的用户体验有重要意义，易于推广应用。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，具体涉及一种基于BP-ANN的电力零售套餐搜索排序仿真系统和方法。

背景技术

随着国内电力市场化改革的不断深化，为进一步完善电力市场结构和市场体系，开发设计了电力零售平台，其中售电公司扮演者电力零售商的角色，部分电力用户直接在电力零售平台上以购买电力零售套餐的方式向售电公司买电。电力用户根据自身需求可以搜索得到不同的电力零售套餐，然后在其中选择满意的套餐。用户对搜索结果的满意度有助于提高用户体验从而吸引更多的电力用户加入电力市场，对促进电力体制改革有至关重要的意义。然而，现有的电商平台多是采取线性评价法对所售商品进行排序，或是分多种属性进行排序，用户很难在诸多商品中选择自己满意的商品，用户更需要的是一种能够综合考虑商品多种属性的套餐搜索排序方法，并且由于国内电力市场还处于初期发展阶段，市场模式亦无法借鉴国外，目前还没有一种科学、合理、有效的对电力零售套餐进行搜索排序的方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术的不足，针对当前国内电力市场化改革背景下，缺乏一种科学有效的对电力零售套餐进行搜索排序的方法的问题，设计一种基于BP-ANN(人工神经网络)模型的电力零售套餐搜索排序仿真系统和方法，依据电力用户历史交易数据高度还原电力用户对电力零售套餐的满意程度，系统通过计算分析电力零售平台的所有套餐，根据用户的搜索文本对所有套餐进行筛选并评分，按评分从高到低综合性地展示搜索结果，为电力零售平台提供一种高效的电力零售套餐销售工具。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，包括如下步骤：

步骤(1)，采集电力零售套餐信息及电力零售用户的历史交易数据；

步骤(2)，计算每个电力套餐满意度特征因子；所述的电力套餐满意度特征因子包括电能价格特征因子、超用电量电价特征因子、商家信用特征因子、好评率特征因子、回购率特征因子和收藏率特征因子；

步骤(3)，采用BP神经网络，以每个电力套餐满意度特征因子作为输入，以电力零售套餐的综合评分作为输出，构建BP-ANN电力零售套餐综合评分模型；

步骤(4)，电力零售平台根据接收到的电力零售用户搜索的关键词，使用BM25算法对关键词进行文本性分析并全局搜索，将搜索得到的所有符合条件的电力零售套餐作为备选电力零售套餐集合；

步骤(5)，计算步骤(4)得到的电力零售套餐集合中各个电力零售套餐的满意度特征因子；

步骤(6)，将步骤(5)得到的各个电力零售套餐的满意度特征因子输入到步骤(3)构建的BP-ANN电力零售套餐综合评分模型中，得到各个电力零售套餐的综合评分；

步骤(7)，将所有电力零售套餐按照综合评分降序排列，展示给电力零售用户。

进一步，优选的是，步骤(2)具体的计算方法如下：

(1)电能价格特征因子x₁：用该电力零售套餐提供的套餐最低价格p_c除以所有电力零售套餐提供的套餐平均价格得出；