商业银行的个人信用评估研究院基于PCA-GA-BP算法
摘要
随着个人消费贷款的普及，贷款人的个人信用评估变得尤为重要。本文选取德国和澳大利亚某商业银行的个人信贷数据为样本数据，采用主成分分析提取样本数据的主成分，通过遗传算法优化神经网络的网络结构、初始连接权值和阀值，然后将优化的神经网络算法用于个人信用评估。与其他算法的准确率比较的结果表明，基于主成分分析-遗传算法-神经网络算法的个人信用评估准确率要高，而且模型的网络结构得到优化，运算时间也有缩短。
引用本文（GB/T 7714）
王天擎, 刘小清. 商业银行的个人信用评估研究院基于PCA-GA-BP算法[J]. 价值工程, 2014.
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