个人信用评估PSO神经网络模型的构建与应用

摘要：

个人信用评估对于商业银行规避消费信贷风险具有重要意义.为了构建更优的个人信用评估模型,提出利用粒子群算法(PSO)优化神经网络的信用评估方法.模型的应用结果与BP神经网络进行对比表明,PSO神经网络在检验样本上的分类精度比BP网络高,模型的稳健性好,具有较好的适用性.

关键词： 个人信用评估 神经网络 粒子群算法 商业银行

作者: 姜明辉 袁绪川

作者单位: 哈尔滨工业大学,管理学院,哈尔滨,150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007中国控制与决策学术年会

会议地点: 无锡

会议语种:中文

页码: 793-796

在线出版日期: 2007-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）