基于FOA-ELM的客户基金购买行为预测仿真

发布时间：2018-03-09 22:29

  本文选题：基金　切入点：购买行为　出处：《计算机仿真》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在客户基金购买行为预测问题的研究中,分析和预测客户基金购买行为对于基金销售公司而言具有非常重要的经济意义。针对客户基金购买行为预测中应用极限学习机预测存在精度不理想的问题,提出果蝇优化极限学习机预测方法。在上述方法中,果蝇优化算法不断优化极限学习机的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值,并以优化后的结果为基础,构建极限学习机预测模型,并将预测模型用于顾客基金交易预测。仿真结果表明,与极限学习机、灰色神经网络以及果蝇优化灰色神经网络等方法相比,改进的果蝇优化极限学习机在顾客基金交易预测中具有更高的预测精度。
[Abstract]:In the research of customer fund purchase behavior prediction, It is very important to analyze and predict the purchasing behavior of the customer fund for the fund sales company. In view of the problem that the precision of applying the extreme learning machine in the forecast of the purchase behavior of the customer fund is not ideal, In this method, the optimal algorithm of Drosophila optimization is used to optimize the weights and threshold values of the input layer and the hidden layer, and based on the optimized results, the optimal algorithm is used to optimize the weight and threshold of the hidden layer. The prediction model of extreme learning machine is constructed, and the prediction model is used to predict the transaction of customer fund. The simulation results show that compared with the methods of extreme learning machine, grey neural network and optimized grey neural network of Drosophila, etc. The improved optimal extreme learning machine of Drosophila has higher prediction accuracy in customer fund transaction prediction.
【作者单位】： 西安邮电大学经济与管理学院;
【基金】：陕西省自然科学基金(2012GQ8050) 陕西省教育厅专项科研计划项目(13JK0403) 西安邮电大学中青年基金(104-0410)
【分类号】：F832.51;TP18

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本文编号：1590572