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基于XGBoost与组合赋权的库存电能表资产精益化管理研究
文献摘要：
为提高库存资产管理水平,以某省级电网公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产管理风险.本文首先利用电能表资产档案数据,梳理识别特征,然后利用XGBoost算法构建异常资产识别模型,模型能准确识别出异常的电能表,异常电能表的查准率为90.8％,查全率为71.8％.通过分析发现正常和异常电能表在表龄、第一次运行时长、状态持续时长和合格在库持续时长这四个特征上有较大差别.最后,从电能表、周转柜和计量点三个维度入手,构建库房风险层次指标体系,使用组合赋权评价库房管理风险,风险评价结果与异常资产预测基本一致,相关性达74.5％.本文研究可促进库房盘点的精准化,推进库房管理和绩效考核建设,提升库存管理的智能化水平.
文献关键词：
电能表;库存;资产;XGBoost算法;组合赋权;风险
中图分类号：
作者姓名：
程诗尧;武赫;李雪城;易欣;李乾
作者机构：
国网北京市电力科学研究院,北京 100075
文献出处：
引用格式：
[1]程诗尧;武赫;李雪城;易欣;李乾-.基于XGBoost与组合赋权的库存电能表资产精益化管理研究)[J].仪器仪表与分析监测,2022(01):6-12
A类：
B类：
XGBoost,组合赋权,电能表,精益化管理,库存资产,某省,省级电网,电网公司,各县,库房管理,资产管理风险,档案数据,识别特征,资产识别,识别模型,准确识别,查准率,查全率,运行时长,持续时长,周转,建库,盘点,绩效考核,库存管理,智能化水平
AB值：
0.329463
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