基于PCA-GABP的高技术企业信用风险评价

• 作者: 刘平丽 王芳妮 贺兴时
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 信用风险评价 主成分分析 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 105-109
• 页数: 5页
• 分类号: O29
• 语种: 中文

摘要

针对高技术企业信用风险评价中高维、非线性的问题,提出基于主成分分析与遗传算法的改进BP神经网络相集成的高技术企业信用风险评价方法.首先利用主成分分析对高技术企业信用风险评价指标体系降维,并运用降维数据,建立关于高技术企业信用风险评价的GABP神经网络的模型.最后通过实证分析,验证该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
2	刘平丽	西安工程大学理学院	3	10	2.0	3.0
3	王芳妮	西安工程大学理学院	4	16	3.0	4.0