基于核主成分分析和BP神经网络的电子商务信用风险预警

发布时间：2017-06-25 00:02

  本文关键词：基于核主成分分析和BP神经网络的电子商务信用风险预警，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：用核主成分分析法(KPCA)、改进的粒子群算法(MPSO)和BP神经网络构建电子商务信用风险预警模型(KPCA-MPSO-BP)。首先,用核主成分分析(KPCA)对电子商务信用风险指标进行降维处理,接着用改进的粒子群算法(MPSO)对BP神经网络的惯性权重和阈值进行搜索,确定惯性权重和阈值的大小,再用BP神经网络对电子商务信用风险的13家企业的数据作为训练集,对其进行训练,用另外5家企业的数据作为测试集,对其进行测试。实验结果表明:KPCA-MPSO-BP模型预警的误差最小,说明组合模型是合理的。
【作者单位】： 广东省岭南师范学院商学院;山东省安丘市职业中等专业学校;
【关键词】： 核主成分分析 改进的粒子群算法 BP神经网络算法 电子商务 信用风险预警
【基金】：国家级星火计划项目(2013GA780086) 湛江市第一批财政资金科技专项备用经费项目(湛科[2013]120号) 南海丝绸之路协同创新中心资助
【分类号】：F724.6;TP183
【正文快照】： 1引言据《华尔街日报》报道,2014年9月22日,电子商务的巨头马云所在的阿里巴巴在美国上市,使之以融资额250亿美元的规模成为有史以来最大的IPO,成为仅次于谷歌的全球第二大互联网公司,这是电子商务发展的必然结果。但电子商务信用风险依然存在,使广大学者对其产生了极大的研究

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本文编号：479977