摘要5-6
Abstract6-9
第一章 绪论9-14
1.1 探讨背景及作用9
1.2 国内外探讨近况9-12
1.3 探讨主要内容12-14
第二章 电费安全风险的内涵14-19
2.1 风险的内涵14-15
2.2 电费风险的内涵15-17
2.2.1 电力行业特点15-16
2.2.2 电费安全风险特点16
2.2.3 电费安全风险分类16-17
2.3 本章小结17-19
第三章 风险预警论述探讨19-26
3.1 风险预警的策略19-22
3.1.1 阈值预警19
3.1.2 基于指数平滑法的风险预警模型19
3.1.3 AHP-模糊综合评判风险预警模型19-20
3.1.4 模糊神经网络融合技术风险预警20
3.1.5 BP神经网络风险预警模型20-21
3.1.6 RBF神经网络风险预警模型21
3.1.7 预警模型浅析21-22
3.2 风险预警流程22-25
3.3.1 风险识别22
3.3.2 建立指标系统22-23
3.3.3 建立预警模型23
3.3.4 设定预警区间23-24
3.3.5 建立防范机制24-25
3.3 本章小结25-26
第四章 电费回收安全风险预警模型26-35
4.1 SG186系统26-28
4.1.1 SG186系统介绍26-27
4.1.2 电费回收安全的数据27-28
4.2 电费回收风险预警指标系统28-29
4.3 电费回收风险预警模型29-30
4.4 电费回收风险预警对策30-32
4.4.1 风险制约措施30-31
4.4.2 预警信号对策31-32
4.5 实例运用32-33
4.6 本章小结33-35
第五章 电费审核安全风险预警模型35-58
5.1 SG186中电费回收数据35-39
5.2 电费审核风险预警指标系统39-46
5.2.1 主成分浅析法基本原理39-43
5.2.2 指标的主成分计算43-46
5.3 电费审核安全风险预警模型46-54
5.3.1 人工神经网络原理46-48
5.3.2 人工神经网络的优点和局限性48-49
5.3.3 RBF神经网络结构49-51
5.3.4 RBF神经网络的步骤51-53
5.3.5 RBF神经网络的测试与训练53-54
5.4 电费审核安全风险预警对策54-56
5.5 实例运用56
5.6 本章小结56-58
第六章 结论与展现58-60
6.1 结论58-59
6.2 展望59-60