[发明专利]一种基于遗传算法优化Elman神经网络的信用风险预测方法和系统在审
| 申请号： | 202011049256.3 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112330435A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 江远强;李兰;韩璐 | 申请（专利权）人： | 百维金科（上海）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q10/06;G06N3/12;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
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| 地址： | 201913 上海市崇明区长兴镇潘园公*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化Elman神经网络的信用风险预测方法和系统，包括以下步骤：S1.采集数据，从互联网金融平台后端根据贷后表现选取一定比例和数量正常还款和逾期客户作为建模样本，采集样本客户账户注册申请时的个人基本信息、监测软件中获取操作行为埋点数据；S2.数据预处理，对采集的数据进行缺失补全、异常值处理和归一化处理后按照7:3的比例切分成训练集和测试集；S3.利用训练集样本数据确定Elman神经网络拓扑结构；S4.设置遗传算法相关参数并与神经网络模型相结合，利用训练集样本对优化的神经网络的初始权值和阈值；本发明中Elman神经网络具有动态和非线性映射的特性，特别适用于互联网金融的信用评估预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 优化 elman 神经网络 信用风险 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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