改进RPE算法的神经网络在客户欺诈预测中的应用

• 作者: 何波 刘祥明 曹长修 王华秋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 递推预报误差算法 改进动态遗忘因子 客户欺诈 预测模型
• 年，卷（期）: 2006,（18）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.18.010

摘要

客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力.客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)算法神经网络的方法建模,并采用改进的动态遗忘因子方法保证了平稳收敛.实验结果表明,用该算法预测客户欺诈的危险度效果优于BP神经网络模型,具有实用性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	王华秋	重庆工学院计算机学院	22	295	8.0	17.0
6	何波	重庆工学院计算机学院	8	99	7.0	8.0
7	刘祥明	重庆大学自动化学院	3	28	3.0	3.0