本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析與最小二乘支持向量機的電子商務(wù)信用風(fēng)險綜合評分

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【摘要】：在國內(nèi)外文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,建立電子商務(wù)信用風(fēng)險綜合評分指標(biāo)體系,運用主成分分析法(PCA)對電子商務(wù)信用風(fēng)險的核心指標(biāo)進(jìn)行提取,從19個指標(biāo)中提取8個主成分作為電子商務(wù)信用風(fēng)險的綜合評分指標(biāo),采用粒子群算法(PSO),選擇合適的最小二乘支持向量機(LSSVM)的懲罰因子C和RBF核函數(shù)參數(shù)σ,接著利用PCA-PSO-LSSVM組合模型對電子商務(wù)信用風(fēng)險的8個主成分13家電子商務(wù)企業(yè)的訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,再用測試集對信用風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,通過對5家電子商務(wù)企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行測試和驗證,可得到較為滿意的效果。實驗結(jié)果證明:通過對LSSVM、PSO-LSSVM和PCA-PSO-LSSVM預(yù)測的精度進(jìn)行比較,PCA-PSO-LSSVM預(yù)測精度高,模型的組合是合理的、有效的。
【作者單位】： 嶺南師范學(xué)院商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 粒子群算法 最小二乘支持向量機 電子商務(wù) 信用風(fēng)險 綜合評分
【基金】：國家級星火計劃項目(2013GA780086) 湛江市第一批財政資金科技專項備用經(jīng)費項目(湛科[2013]120號) 南海絲綢之路協(xié)同創(chuàng)新中心資助
【分類號】：TP18;F713.36
【正文快照】： Keywors:PCA;PSO;LSSVM;e-commerce;credit risk;comprehensive evaluation1引言近年來,我國電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展迅猛,2015年我國電子商務(wù)交易額達(dá)7.63萬億元,比2014年增長30.4%。與此同時,電子商務(wù)欺詐現(xiàn)象嚴(yán)重,人均損失超過5 000元。隨著我國電子商務(wù)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展,這種損失

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：728655