1、隨著商業(yè)信息量爆炸式的增長，電力企業(yè)的商業(yè)環(huán)境發(fā)生了巨大的變化。如何從大量信息中挖掘出有效的決策，成為企業(yè)亟需解決的問題。已經(jīng)發(fā)展成熟的電力企業(yè)的財務管理系統(tǒng)同樣面臨著缺乏決策支持系統(tǒng)的困境。商務智能這一信息化領域的高端技術，成為最有效的“掘金器”，其技術目前無法替代。
　　 本文以電力企業(yè)的財務管理系統(tǒng)為背景，運用商務智能技術，結合數(shù)據(jù)挖掘技術，完成了基于商務智能的財務預測系統(tǒng)的研究與設計。本文從資產、應收應付、購售電三方面對

2、電力企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行了深入分析，采用SAP 商務智能平臺搭建了財務數(shù)據(jù)倉庫，完成了分析決策系統(tǒng)的框架，并采用OLAP技術在數(shù)據(jù)倉庫的基礎之上實現(xiàn)了對財務數(shù)據(jù)的分析展現(xiàn)。同時，本文深入研究了基于遺傳算法的回歸分析，針對其不足，將遺傳算法與粒子群算法相結合，建立了基于遺傳粒子群算法的回歸分析預測模型，并將該模型導入SAP數(shù)據(jù)挖掘工作臺中，實現(xiàn)了對財務數(shù)據(jù)指標的預測。結果表明，本文給出的預測模型與基于遺傳算法的回歸分析預測模型相比，預測結果更