System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法技术_技高网

基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法技术

技术编号:40796190 阅读:15 留言:0更新日期:2024-03-28 19:23
本发明专利技术公开了基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,所述方法包括:S01、确定影响客户需求优先级的因素;S02、收集有关不同客户需求的信息,评估每个需求的紧急程度和重要性;S03、量化每个需求的优先级;S04、根据计算出的优先级对所有需求进行排序。以解决现有技术容易受到主观因素的影响,导致处理结果的不一致和不公平的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,属于价值评估。


技术介绍

1、随着电力系统的快速发展,输电网络的建设和维护变得越来越复杂。在电力输电领域,运营商需要面对众多客户的不同需求,包括但不限于电力稳定性、电力质量、紧急服务、定期维护和升级服务等。每个客户的需求都有不同的紧急程度、重要性和优先级,这些需求通常受到多种因素的影响,如客户类别(如工业、商业或居民)、合同规定、历史服务记录、以及相关的政策法规等。

2、在传统的客户需求处理方法中,电力公司通常依靠经验和直观判断来确定客户需求的优先级,这种方法在客户需求量不大,且需求类型比较单一的情况下或许还能应对。但随着客户需求的增多和多样化,这种传统方法无法有效地处理复杂的优先级排序问题。而且,由于缺乏明确的量化标准和处理机制,传统方法在实际操作中容易受到主观因素的影响,导致处理结果的不一致性和不公平性,进而影响客户满意度和企业信誉。


技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题是:提供基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,以克服现有技术的不足。

2、本专利技术的技术方案为:

3、基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,所述方法包括:

4、s01、确定影响客户需求优先级的因素;

5、s02、收集有关不同客户需求的信息,评估每个需求的紧急程度和重要性;

6、s03、量化每个需求的优先级;

7、s04、根据计算出的优先级对所有需求进行排序。

<p>8、进一步地,所述影响客户需求优先级的因素包括:

9、客户类别、合同规定、历史服务记录、政策法规和紧急程度。

10、进一步地,所述因素的权重通过以下方法确定:

11、s01_1、数据标准化处理,

12、如果指标越大越好,则使用正向标准化公式处理:

13、

14、如果指标越小越好,则使用逆向标准化公式处理:

15、

16、其中,rij是第i个客户在第j个指标上的标准化值,xij是第i个客户在第j个指标上的原始数据,max(x.j)是第j个指标上的最大值,min(x.j)是第j个指标上的最小值;

17、s01_2、计算指标的熵值,

18、

19、其中,n是客户数量;

20、s01_3、计算指标的差异度,

21、dj=1-ej

22、其中,dj表示第j个指标的差异度;

23、s01_3、计算指标的权重,

24、

25、其中,wj表示第j个指标的权重,m表示指标总数。

26、进一步地,所述量化每个需求的优先级包括以下步骤:

27、s03_1、为每个因素定义一个评价集;

28、s03_2、为每个因素建立模糊逻辑规则;

29、s03_3、将每个因素的定性描述转换为模糊数值;

30、s03_4、使用模糊逻辑规则对模糊化的输入进行处理,得到每个因素的模糊输出;

31、s03_5、将所有因素的模糊输出综合起来,然后进行解模糊化活得评分。

32、进一步地,所述用户类别的评价集包括居民、商业和工业。

33、进一步地,所述合同规定的评价集包括灵活、标准和严格。

34、进一步地,所述历史服务记录的评价集包括很差、较差、一般、良好和优秀。

35、进一步地,所述政策法规的评价集包括无影响、轻微影响、有影响和严重影响。

36、进一步地,所述将所有因素的模糊输出综合起来,然后进行解模糊化活得评分的方法为:

37、对于输出模糊集中的每一个元素,聚合后的模糊集的隶属度是所有规则输出模糊集隶属度的最大值。

38、本专利技术的有益效果是:与现有技术相比,

39、1)本专利技术通过明确地识别和量化影响需求优先级的各种因素,能够更加客观和一致地评估每个需求的紧急程度和重要性。此外,通过引入模糊逻辑,它可以有效地处理不确定性和模糊性,从而提高决策的准确性和公平性,最终优化资源分配,提高客户满意度,以及增强企业的服务品质和市场竞争力;

40、2)首先,数据标准化允许不同尺度和量纲的指标进行公平比较,确保了评价的一致性。接着,熵值的计算为评价过程引入了信息论的概念,量化了各指标的不确定性和信息量,确保了评价的客观性。差异度的计算进一步确定了各指标在区分不同客户需求中的重要性,增强了评价的针对性。最后,通过计算权重,确保了对不同指标的合理重视,从而在决策过程中,能够更加精确和科学地对客户需求进行排序,提高了处理的效率和公正性,最终提升了电力输电企业的服务质量和客户满意度。

本文档来自技高网
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【技术保护点】

1.基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述影响客户需求优先级的因素包括:

3.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述因素的权重通过以下方法确定:

4.根据权利要求2所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述量化每个需求的优先级包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述用户类别的评价集包括居民、商业和工业。

6.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述合同规定的评价集包括灵活、标准和严格。

7.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述历史服务记录的评价集包括很差、较差、一般、良好和优秀。

8.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述政策法规的评价集包括无影响、轻微影响、有影响和严重影响。p>

9.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述将所有因素的模糊输出综合起来,然后进行解模糊化活得评分的方法为:对于输出模糊集中的每一个元素,聚合后的模糊集的隶属度是所有规则输出模糊集隶属度的最大值。

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【技术特征摘要】

1.基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述影响客户需求优先级的因素包括:

3.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述因素的权重通过以下方法确定:

4.根据权利要求2所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述量化每个需求的优先级包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的客户需求优先级排序方法,其特征在于,所述用户类别的评价集包括居民、商业和工业。

6.根据权利要求4所述的基于模糊逻辑的...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘亦驰吴方权纪元周玲李雄汤成佳胡骏涵袁捷白雪吴忠范伟殷志易孙骏钱俊凤唐靖枫
申请(专利权)人:贵州电网有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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