基于遗传粗糙BP神经网络的P2P平台出资行为预测  

作　　者：张文宇[1] 樊海燕 于琦 杨风霞 

机构地区：[1]西安邮电大学,陕西西安710061

出　　处：《市场论坛》2018年第11期56-57,共2页Market Forum

基　　金：西安邮电大学研究生创新基金(项目编号:105-602080008)

摘　　要：为客观预测P2P网络借贷平台上出资者的出资行为,以期通过平台向预计不能成功借款者提供借款方案的调整建议。提出GA粗糙PSO-BP神经网络预测模型。首先将粗糙集核属性引入遗传算法的初始种群,自适应地更新交叉和变异概率,得到属性约简结果,据此确定BP神经网络拓扑结构;其次,利用改进线性变化权重的PSO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行迭代寻优,最终完成预测过程。实证研究以宜贷网平台交易记录作为基础数据,构建影响出资行为的指标体系,应用上述方法对该平台出资行为进行预测,预测结果和实际情况相符。

关 键 词：P2P网络借贷 GA粗糙集 PSO-BP神经网络 出资行为预测 

分 类 号：F724.6[经济管理—产业经济]