基于PSO-BP模型的高校學(xué)生個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系研究
發(fā)布時(shí)間:2020-07-08 02:36
【摘要】: 近年來,信用問題已成為全社會(huì)共同關(guān)注的一個(gè)重要話題。個(gè)人信用是整個(gè)信用體系的基礎(chǔ)和核心,對(duì)個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系的研究和建設(shè)顯得尤為重要。高校學(xué)生作為未來社會(huì)的棟梁,其信用觀和信用狀況直接影響未來社會(huì)的信用水平。而目前,高校學(xué)生的信用狀況不容樂觀,因此,通過建立高校學(xué)生個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系來引導(dǎo)和督促學(xué)生重視個(gè)人信用記錄、改善個(gè)人信用行為是非常必要的,并且有利于推動(dòng)高校助學(xué)貸款、就業(yè)等各項(xiàng)工作的開展。 本文在明確研究高校學(xué)生個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系的背景、意義基礎(chǔ)上,介紹了信用相關(guān)理論及部分傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)方法,并根據(jù)我國高校的實(shí)際情況,通過參考其他學(xué)者的研究以及專家評(píng)價(jià)的方法,建立了高校學(xué)生個(gè)人信用評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)體系。在指標(biāo)體系建立以后,為了對(duì)學(xué)生個(gè)人信用進(jìn)行客觀、真實(shí)、科學(xué)地評(píng)價(jià),本文對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行了量化處理,并對(duì)信用等級(jí)進(jìn)行劃分。為獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),本文設(shè)計(jì)了調(diào)查問卷,對(duì)山西省五所不同層次學(xué)校中的學(xué)生進(jìn)行匿名調(diào)查,并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣、分組,確定最終參與模型的樣本數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練集和測試集。 本文采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法構(gòu)建模型,但由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身存在固有的缺陷,如收斂速度慢、易陷入局部極小、初始化參數(shù)無法確定等,所以本文用PSO算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化。PSO算法作為一個(gè)良好的優(yōu)化工具,在訓(xùn)練的過程中不斷修正BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使尋優(yōu)過程不再依賴于梯度信息,克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的固有缺陷。 本文采用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來構(gòu)建高校學(xué)生個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型,并在Matlab環(huán)境下編寫算法、模擬仿真。為了驗(yàn)證PSO-BP模型的有效性,本文分別使用PSO-BP模型和BP模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并對(duì)兩種模型的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行比較分析。系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)果表明,PSO-BP模型加快了BP模型的收斂速度,提高了BP模型的泛化能力,訓(xùn)練效果明顯優(yōu)于BP模型,充分證明了PSO-BP模型的優(yōu)越性。最終,本文通過已經(jīng)訓(xùn)練好的PSO-BP模型對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。
【學(xué)位授予單位】:山西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號(hào)】:F832.4;G647.5;F224
【圖文】:
圖 4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig4.1 The topology of BP neural network過程分為兩個(gè)階段:信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播。入,經(jīng)過隱含層處理后,傳向輸出層。將實(shí)際輸出結(jié)果與目一致,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段[45]。誤差反傳是將輸出誤層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元,在此誤差信號(hào)的層、隱含層與輸出層的連接權(quán)值和閾值,使誤差沿梯度方向度或進(jìn)行到設(shè)定的最大學(xué)習(xí)次數(shù)為止。
為輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),ijy =1,2,…,M (M 為粒子適應(yīng)度值與自身最優(yōu)。適應(yīng)度值與全局最優(yōu)。)更新粒子的速度和位,則尋優(yōu)結(jié)束;否則于給定的精度。PSO
本文編號(hào):2745977
【學(xué)位授予單位】:山西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號(hào)】:F832.4;G647.5;F224
【圖文】:
圖 4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig4.1 The topology of BP neural network過程分為兩個(gè)階段:信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播。入,經(jīng)過隱含層處理后,傳向輸出層。將實(shí)際輸出結(jié)果與目一致,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段[45]。誤差反傳是將輸出誤層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元,在此誤差信號(hào)的層、隱含層與輸出層的連接權(quán)值和閾值,使誤差沿梯度方向度或進(jìn)行到設(shè)定的最大學(xué)習(xí)次數(shù)為止。
為輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),ijy =1,2,…,M (M 為粒子適應(yīng)度值與自身最優(yōu)。適應(yīng)度值與全局最優(yōu)。)更新粒子的速度和位,則尋優(yōu)結(jié)束;否則于給定的精度。PSO
【引證文獻(xiàn)】
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條
1 陳敏;建立D市企業(yè)統(tǒng)計(jì)信用制度研究[D];四川師范大學(xué);2012年
本文編號(hào):2745977
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