基于混合BP神经网络算法的信用卡消费行为风险预测

摘要：

随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向.目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷入局部极小点、收敛速度较慢等,这些缺点会影响风险预测的效果.针对单一BP神经网络算法的不足,提出了一种将BP神经网络算法与遗传算法相结合的混合算法,它以BP神经网络作为基础,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,并通过数据集的实验证明该混合算法要优于单一BP神经网络算法,可以有效提高信用卡消费行为风险评估中的检测率和准确率.

关键词：BP神经网络、GA、信用卡消赍行为、风险预测

所属期刊栏目：31

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市教委科技创新项目“点击流商务智能系统研究”810026

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：206-210