[发明专利]一种基于灰狼算法优化BP神经网络的信贷违约预测方法在审
| 申请号： | 202110026423.0 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112700326A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 张涛;胡兴鹏 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于灰狼算法优化BP神经网络的信贷违约预测方法，对训练样本数据集和测试样本数据集进行归一化处理，建立网络拓扑结构。随机初始化灰狼种群。构造信贷违约预测神经网络适应度函数，计算灰狼个体的适应度值，并按照适应度值的排序，判断是否满足条件满足预定的最大迭代次数；利用改进的灰狼算法获得的权值和阈值进行BP神经网络训练。进行信贷用户违约预测，对神经网络的输出进行反归一化处理，得出预测结果本发明通过灰狼的过程优化网络结构参数，充分利用GWO算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值，避免BP神经网络易陷入局部最小问题，有效提高BP神经网络信贷违约预测的精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 灰狼 算法 优化 bp 神经网络 信贷 违约 预测 方法 | ||
【主权项】：
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