基于混合遗传算法—支持向量机的中小型企业信用评估模型

• 作者: 张雷
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信用风险评估 支持向量机 混合遗传算法 多模式交叉变异
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 79-85
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2022.02.010

摘要

为准确评估中小型企业的信用等级和风险状况,提出了一种混合遗传算法(Hybrid Genetic Algo-rithm,HGA),该算法针对遗传算法后期局部搜索能力差、收敛速度慢等缺陷,对标准遗传算法的遗传算子进行了研究和改进.通过引入退火选择、多模式交叉变异等遗传算子,加强了遗传算法的收敛性和准确性,并将改进的HGA算法应用于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数的优化,构建了 HGA-SVM信用评估模型.实验结果表明:与传统的评估方法以及目前主流的机器学习评估模型相比,HGA-SVM信用评估模型在收敛速度以及评估精准度上有着明显改善,提升了信用风险的评估效果.