基于BP神经网络的ETC系统客户的流失分析研究

文章应用神经网络数据分析技术研究ETC系统客户流失的状况,详细研究了如何建立ETC系统客户流失基本模型。通过对客户的基本数据进行神经网络预测,可以发现描述流失客户基本特征的属性值集合以及对应的是否流失的结论。文章给出的是改进的神经网络的预测方法,可提高BP神经网络的收敛速度,增强网络的泛化能力,获得了很好的效果。     

基于模糊C-均值聚类的ETC系统客户的逃费分析研究

随着我国ETC系统的普及,ETC系统客户的管理也成了急需解决的问题。文章主要通过利用模糊C-均值聚类的方法对采集到的收费数据进行分析,找出异常点对应的ETC系统客户,进行重点分析和重点监控,确定是否存在逃费行为,以减少通行费的流失,实现科学、合理、高效的管理。