基于改进神经网络集成算法的银行营销系统设计与实现

发布时间：2022-07-15 18:11

　　随着大数据时代的到来,机器学习技术不断发展。商业银行使用以产品为中心的传统营销手段无法准确定位客户的喜好,越来越难以提高银行在市场中的竞争力。新的银行营销策略强调要与原有客户形成长期发展的稳定关系,充分利用大数据资源对客户需求进行准确分析,在产品营销前对客户进行分类,预测客户是否订购银行理财产品,对于不同客户进行有针对性的定向营销。因此,本文研究了机器学习中的BP神经网络算法,对BP神经网络算法加以改进,并设计实现了一个对客户进行定向营销的银行营销系统。论文的主要工作如下:1.针对BP神经网络的网络结构选择方法存在高度不确定性的问题,本文使用万有引力搜索算法进行网络结构优化。针对BP神经网络容易过拟合的问题,使用Bagging集成学习算法对万有引力搜索算法优化后的BP神经网络进行集成。使用Bank Marketing数据集对算法进行仿真实验,并与基于经验公式法、遗传算法和模拟退火算法的网络结构选择方法进行对比实验。实验结果表明,本文中基于万有引力搜索算法优化BP神经网络结构的方法使得BP神经网络的预测误差更小,算法收敛到最优网络结构所需的迭代次数更少。使用Bagging算法与Adabo... 

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究工作
    1.4 论文结构
第二章 相关技术理论介绍
    2.1 BP神经网络
        2.1.1 BP神经网络原理
        2.1.2 BP神经网络算法
    2.2 集成学习
        2.2.1 集成学习原理
        2.2.2 集成学习的分类
        2.2.3 集成学习中的结合策略
    2.3 本章小结
第三章 BP神经网络算法的改进和集成
    3.1 BP神经网络中的问题
    3.2 改进的神经网络集成算法
        3.2.1 万有引力搜索算法(GSA)
        3.2.2 基于GSA改进的BP神经网络算法
        3.2.3 神经网络的集成
    3.3 实验与分析
        3.3.1 数据集介绍
        3.3.2 评价指标
        3.3.3 实验结果
    3.4 本章小结
第四章 银行营销系统的设计与实现
    4.1 系统需求分析
    4.2 系统架构设计
    4.3 系统功能设计与实现
        4.3.1 用户管理功能设计与实现
        4.3.2 项目管理功能设计与实现
        4.3.3 营销管理功能设计与实现
    4.4 数据库设计
        4.4.1 概念结构设计
        4.4.2 数据库表设计
    4.5 本章小结
第五章 系统测试
    5.1 测试环境介绍
    5.2 系统测试方法
    5.3 系统功能测试
        5.3.1 项目管理功能测试
        5.3.2 营销管理功能测试
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于PSO-BP集成的国内外企业信用风险评估[J]. 陈云,石松.  计算机应用研究. 2014(09)
[2]核主成分遗传算法与SVR选股模型改进[J]. 苏治,傅晓媛.  统计研究. 2013(05)
[3]基于优化加权参数的AdaBoost人脸检测算法[J]. 缪丹权,郑河荣,顾国民.  计算机工程与应用. 2014(19)
[4]基于ν-SVR的商业银行信用风险评估[J]. 陈刚,陆嘉骏,刘澄,刘祥东,王洋洋.  中国管理信息化. 2012(16)
[5]基于价值投资的PCA-SVM股票选择模型研究[J]. 李云飞,龚冬生,惠晓峰.  西安工程大学学报. 2009(03)
[6]一种基于遗传算法的改进的BP算法[J]. 高宏宾,焦东升,彭商濂.  计算机与现代化. 2006(03)

硕士论文
[1]基于神经网络的物流企业客户满意度评价技术研究[D]. 陶毅赟.上海交通大学 2009



本文编号：3662580