基于PSO-BP神经网络的企业信用风险评估模型研究

摘要：

企业信用风险评估是金融领域的重要课题.本文针对单独运用BP神经网络评估信用风险时存在的不足,提出了一种基于PSO-BP神经网络的企业信用风险评估模型.该模型首先应用主成分分析方法降低输入BP网络的信用评估指标维数,并且采用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值.实验表明,新模型采用的算法具有收敛速度快,预测精度高的优点,是一种有效可靠的企业信用风险评估模型.

关键词：信用风险评估、主成分分析、粒子群优化算法、BP神经网络

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金资助项目20511006

在线出版日期：2009-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：123-126,129