基于改进遗传神经网络的ATM现金预测的研究

发布时间：2017-08-04 03:01

  本文关键词：基于改进遗传神经网络的ATM现金预测的研究

  更多相关文章： ATM 现金预测模型 BP神经网络 改进的遗传算法

【摘要】：随着经融电子业务的迅速发展,银行领域也发生了重大变革。其中ATM机的出现是银行业变革的必然产物,它在延伸银行服务能力、弥补网点不足方面具有天然的优势。然而ATM机的现金管理却成了每家银行面临的棘手问题,那就是如何确定放入ATM机中最佳的现金数量来满足顾客不确定的需求,从而降低ATM机的运营成本。因此,ATM现金预测受到很多学者和专家的关注。本文基于ATM现金预测建模的问题,查阅分析了大量国内外论文文献,分析了ATM现金预测的研究背景及意义,并且介绍了数据挖掘建模的各个步骤,以及如何将这种挖掘建模方法应用到ATM现金业务应用系统的架构上。重点阐述了这个流程中本文所做的主要工作——建立现金预测模型,同时,对比了人工智能方法中神经网络和支持向量机在建模中的特点,最后确定用人工智能方法当中的BP神经网络建模。随后,本文阐述了BP神经网络原理内容以及存在的缺陷,并提出了主要通过两个方面来对BP神经网络进行改进。一方面,结合一些理论方法通过对隐含层节点数、输入层节点数分别不断的训练调整,来达到预测模型结构最优的效果;另一方面,在现金预测模型结构确定的基础上,通过对遗传算法从三个方面进行改进,即采用Halton序列初始化种群、改进适应度函数、自适应突变概率,从而将改进的遗传算法来对BP神经网络建立的预测模型网络参数进行优化,来弥补用标准的BP神经网络建立的预测模型存在的不足在。同时,本文从银行实际需求问题出发,为实现对银行ATM每日现金的预测,收集江苏某银行的ATM机真实的数据,在matlab上进行仿真模拟实验,从某台ATM数据集中取出三组分别利用BP神经网络建立三个预测模型,然后采用改进的遗传算法对这三个模型参数进行优化,从实验拟合对比图中,很容易看出,与传统的BP神经网络建立的现金预测模型相比,用改进的遗传算法优化的BP神经网络预测模型的预测精度更高。最后,对本文所做的工作做了总结,以及对后续进一步的研究内容做了展望。
【关键词】：ATM 现金预测模型 BP神经网络 改进的遗传算法
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.2;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 ATM现金预测的研究背景8-9
• 1.2 提出问题9-10
• 1.3 ATM现金预测的研究意义10
• 1.4 本文的主要内容及框架10-12
• 第二章 ATM现金系统模型12-20
• 2.1 数据挖掘建模流程12-13
• 2.2 现金预测系统的体系结构13-14
• 2.3 神经网络和支持向量机建模的比较14-15
• 2.4 主要算法的描述15-20
• 2.4.1 BP网络算法原理16-18
• 2.4.2 BP网络算法实现18-20
• 第三章 ATM现金预测模型的改进20-27
• 3.1 标准BP网络建模的缺陷及原因分析20-21
• 3.1.1 隐含层节点数难以确定20
• 3.1.2 BP神经网络算法收敛慢且易陷入局部极值点20-21
• 3.2 最优隐层节点数的选取21-23
• 3.3 用改进的遗传算法优化BP网络模型23-27
• 3.3.1 遗传算法及其改进23-25
• 3.3.2 改进的遗传算法优化BP神经网络的权值25-27
• 第四章 实验数据的收集和处理27-31
• 4.1 实验数据的收集27-28
• 4.2 实验数据的处理28-31
• 4.2.1 数据清理28-29
• 4.2.2 数据预处理29-31
• 第五章 基于改进BP网络算法的ATM现金预测的实现31-46
• 5.1 确定实验环境和构建网络模型31-33
• 5.1.1 实验环境的确定31
• 5.1.2 构建现金预测模型31-33
• 5.2 调整现金预测模型中隐层节点数33-34
• 5.2.1 网络结构初始化33
• 5.2.2 网络训练及测试33-34
• 5.2.3 结果分析34
• 5.3 调整现金预测模型中输入层节点数34-38
• 5.3.1 网络结构初始化35
• 5.3.2 网络训练及测试35-38
• 5.3.3 结果分析38
• 5.4 基于改进遗传神经网络的ATM现金预测的实现38-46
• 5.4.1 建立优化模型38-42
• 5.4.2 BP模型与改进的GA优化BP模型仿真结果对比42-45
• 5.4.3 结果分析45-46
• 第六章 总结与展望46-48
• 6.1 本文的总结46
• 6.2 进一步的工作46-48
• 参考文献48-50
• 致谢50

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：617425