本文選題：基金　切入點(diǎn)：購買行為　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在客戶基金購買行為預(yù)測問題的研究中,分析和預(yù)測客戶基金購買行為對于基金銷售公司而言具有非常重要的經(jīng)濟(jì)意義。針對客戶基金購買行為預(yù)測中應(yīng)用極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測存在精度不理想的問題,提出果蠅優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測方法。在上述方法中,果蠅優(yōu)化算法不斷優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入層與隱含層連接權(quán)值和隱含層閾值,并以優(yōu)化后的結(jié)果為基礎(chǔ),構(gòu)建極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測模型,并將預(yù)測模型用于顧客基金交易預(yù)測。仿真結(jié)果表明,與極限學(xué)習(xí)機(jī)、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及果蠅優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法相比,改進(jìn)的果蠅優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)在顧客基金交易預(yù)測中具有更高的預(yù)測精度。
[Abstract]:In the research of customer fund purchase behavior prediction, It is very important to analyze and predict the purchasing behavior of the customer fund for the fund sales company. In view of the problem that the precision of applying the extreme learning machine in the forecast of the purchase behavior of the customer fund is not ideal, In this method, the optimal algorithm of Drosophila optimization is used to optimize the weights and threshold values of the input layer and the hidden layer, and based on the optimized results, the optimal algorithm is used to optimize the weight and threshold of the hidden layer. The prediction model of extreme learning machine is constructed, and the prediction model is used to predict the transaction of customer fund. The simulation results show that compared with the methods of extreme learning machine, grey neural network and optimized grey neural network of Drosophila, etc. The improved optimal extreme learning machine of Drosophila has higher prediction accuracy in customer fund transaction prediction.
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金(2012GQ8050) 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(13JK0403) 西安郵電大學(xué)中青年基金(104-0410)
【分類號】：F832.51;TP18

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本文編號：1590572