基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究

被引：24

作者：

罗彬 ^{[1
]}

邵培基 ^{[1
]}

罗尽尧 ^{[1
]}

刘独玉 ^{[2
]}

夏国恩 ^{[1
]}

机构：

[1] 电子科技大学经济与管理学院

[2] 电子科技大学应用数学学院

来源：

管理学报 | 2011年 / 8卷 / 02期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

客户流失; 粗糙集理论; 神经网络; 人工蜂群算法; 多分类器集成;

D O I：

暂无

中图分类号：

F274 [企业供销管理]; F626 [电信企业组织和经营管理];

学科分类号：

1201 ; 020205 ; 0202 ;

摘要：

针对电信客户流失问题的复杂性,融合粗糙集理论、神经网络和蜂群算法的优势,提出了一种新的客户流失预测模型——基于粗糙集理论、神经网络和蜂群算法线性集成多分类器的客户流失预测模型。首先利用自组织神经网络(SOM)对连续属性值进行非监督离散化处理;接着使用粗糙集方法(RS)对离散属性进行约简;然后分别使用BP神经网络、RBF神经网络、ELMAN神经网络和广义回归神经网络(GRNN)在约简属性集上建立4个子分类器;最后使用模型集成法对4个子分类器进行线性集成,并采用人工蜂群(ABC)算法优化线性组合的权重。将该模型应用于某电信客户流失,实验结果表明该集成方法是可行且有效的。

引用

页码：265 / 272

页数：8

共 18 条

[1]

一种基于Rough集的客户流失风险分析方法.[A].柳炳祥;盛昭翰;.2002年中国管理科学学术会议.2002,

[2] 广义回归神经网络(GRNN)在AMT挡位判别中的应用 [J].