神经网络在个人信用组合预测中的应用

• 作者: CHEN Yu-fang 谢行恒 陈玉芳
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 组合预测 神经网络 个人信用评估
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: F832.479
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2009.02.022

摘要

该文运用组合预测的思想,提出了通过感知器、BP、Elman和LVQ等不同的具有代表性的神经网络模型,将多元线性回归和logistic回归两单一方法进行组合,并分别应用于某商业银行的个人信用评估,其结果表明:感知器、BP、Elman和LVQ神经网络组合预测方法精确度不尽相同,但总体上能够获得比多元线性回归和logistic回归更高的预测精度,尤其在避免纳伪错误方面更具优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	CHEN Yu-fang	杭州电子科技大学软件职业技术学院	1	3	1.0	1.0
2	陈玉芳	宁波工程学院管理学院	1	3	1.0	1.0
3	谢行恒	杭州电子科技大学软件职业技术学院	1	3	1.0	1.0