信用风险评估中DKIPSO-SVC组合模型的仿真研究

作者：万振海; 刘铁英; 张扬; 李吉双

来源：系统仿真学报, 2015, (08): 1875-1880+1887.

DOI：10.16182/j.cnki.joss.2015.08.032

• 信用评估
• 支持向量机
• 粒子群算法
• DKIPSO-SVC模型 credit scoring
• support vector machine
• particle swarm optimization
• DKIPSO-SVC model

借助于支持向量分类机(SVC)的强泛化能力与鲁棒性,针对GDS-SVC、DIPSO-SVC选取参数的低效性,在改进的粒子群算法(DIPSO)位置更新过程中引入缩减因子(DKIPSO),建立基于DKIPSO自动选取SVC参数的DKIPSO-SVC组合模型,并将其应用于商业银行的信用评估。仿真结果表明,DKIPSO-SVC模型的鲁棒性优于DIPSO-SVC;DKIPSO-SVC分类精度为96.6049%,高于DIPSO-SVC93.8272%和GDS-SVC92.5926%。DKIPSO-SVC模型把第2类误判率从8.5526%降低到1.9737%,降低幅度近76.9228%,这将在极大程度上规避...

• 出版日期2015
• 单位内蒙古大学