BP神经网络在工程机械公司客户信用评级中的应用研究.doc

BP 神经网络在工程机械公司客户信用评级中的应用研究 BP 神经网络技术在工程机械公司客户信用评级中的应用研究是当前企业信用管理的重要课题。本文通过对客户信用评级的研究，旨在建立适合工程机械公司的客户信用评级模型，帮助企业加强对客户的信用管理，有效地挖掘客户资源，减少公司的信用风险。 BP 神经网络技术是目前最流行的人工神经网络技术之一，可以实现非线性关系的隐式表达，不需要建立复杂的线性关系和数学模型，并且容错性好，可以处理数据、信息不全的预测问题，即使在数据样本有缺失的情况下，也能较好地解决问题。 在建立客户信用评级模型时，需要遵循全面性、针对性、科学性、公正性、合法性、可操作性等原则。本文在综合考虑以上的原则并参考了其他行业对客户进行信用评级所使用的指标，选取了适合 L 公司的影响客户信用评级的指标，经过多次的实验，将那些对评级结果影响甚小的指标去掉，最后本文从历史信用表现、盈利能力、管理水平和发展潜力四个大的方面来考查客户的信用能力。 BP 算法是人工神经网络技术中最经典的学习算法，能够实现分类功能的主要是前馈神经网络。 BP 算法的主要思想是将学习过程分成正向传播和误差反向传播两个过程。 BP 算法具体过程可归纳如下：步骤 1 选定 n 个样本，作为训练集；步骤 2 权值、阀值初始化，即对神经网络中所有的权值、阀值进行初始化，初始值通常设为（－1,1）之间的随机数；对训练集中的每个样本进行如下的处理：步骤 3 将作为输入层的数据按照各个连接权重的大小加权输入至隐含层的激活函数，然后按照各个连接权重的大小加权输入至输出层的激活函数，计算出输出层的输出结果；步骤 4 如果输出结果与预期的结果有误差，计算训练误差；步骤 5 调整权值和阈值。步骤 6 按新权值与阈值计算各层的输出，直至训练集满足停止条件为止。 然而， BP 算法由于自身的原因不可避免地具有收敛速度慢和极易陷入局部极小值等缺陷，因此，通常需要对 BP 算法进行改进。本文主要采用的是用 LM 算法来改进 BP 算法。 LM 算法属于一种利用标准的数值优化技术的快速算法，其形式如下：式中，为比例系数，l 为单位矩阵，为 Jocobain 矩阵，即：从上式可见，如果取值很大，则 LM 算法接近梯度下降法。每迭代成功一步，则的值减少一些，在接近误差目标的时候，则逐渐与高斯－牛顿法相似。由于 LM 算法利用了近似的二阶导数信息，因此它比梯度下降法快得多。 本文通过对 BP 神经网络技术的应用，建立了适合工程机械公司的客户信用评级模型，帮助企业加强对客户的信用管理，有效地挖掘客户资源，减少公司的信用风险。这项研究结果对工程机械公司和其他企业的信用管理具有一定的参考价值。 此外，本文还对客户信用评级模型的建立进行了深入的讨论，提出了一个基于 BP 神经网络技术的客户信用评级模型，该模型可以帮助企业更好地评估客户的信用能力，避免信用风险。同时，本文还对 BP 算法进行了深入的讨论，并对其进行了改进，提高了算法的收敛速度和准确性。 本文的研究结果对企业的信用管理和风险控制具有一定的参考价值和指导作用，为企业提供了一个科学的信用评级模型和改进的 BP 算法，帮助企业更好地评估客户的信用能力，避免信用风险。