基于BP神经网络和模糊综合评价模型对中小微企业信贷策略研究

来源 :哈尔滨师范大学自然科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kathleen350191539
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中小微企业是中国银行信贷的重要对象,规划银行对中小微企业信贷策略对宏观经济发展具有重要意义.针对中小微企业风险评价及银行信贷策略规划题,以人工神经网络及模糊数学理论为基础,构建BP神经网络模型和模糊综合评价模型并求解,最后综合应用,实现了在不同条件下对各企业的信用风险评估的精细测算和与之相对应的信贷策略的合理统筹.依托模型进行深度学习,对缺失数据进行准确预测,完善数据结构合理性,提高模型完备性,综合企业的实力和信誉定量评价企业的信贷风险,并分析银行根据企业风险应制定的信贷策略.
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为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素因子和启发函数因子的合适取值,以P类数据测试算法的改进效果,并与基础蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行对比.结果 表明,相较于基础蚁群算法,改进蚁群算法的最优路径总长度平均减少