基于遗传算法和支持向量机的银行个人信用评估  

作　　者：孙瑾[1] 许青松[1] 陈燕燕[2] 

机构地区：[1]中南大学数学科学与计算技术学院,长沙410083 [2]广西财经学院,南宁530000

出　　处：《统计与决策》2008年第12期126-128,共3页Statistics & Decision

基　　金：教育部回国留学生科研启动基金资助项目(教外留司[2006]331号)

摘　　要：文章提出将重要属性变量提取和模型参数选择两方面的工作同步进行,引入遗传算法作为筛选属性变量和调节参数的优化算法,建立基于遗传算法和支持向量机的个人信用评估模型,并选取现实数据对模型做了实证分析,并将其与不筛选属性变量只优化参数的情况进行比较,实验结果表明,该模型只需要少量重要的属性变量就能具有很好的预测效果。

关 键 词：支持向量机 遗传算法 信用评估 GA—SVM模型 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F830.59[自动化与计算机技术—控制科学与工程]