基于BP神经网络的顾客价值识别研究_金代志
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基于BP神经网络的电信客户综合价值评价研究
基于BP神经网络的电信客户综合价值评价研究［摘要］本文从操作层面出发，提出了一个包括直接经济维度和社会网络维度的电信客户综合价值评价指标体系，并设计了一个基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型。
通过一个实际案例的分析，进一步地阐明了整个评价模型的数据获取、数据预处理、模型建立以及数据分析一整个流程的操作。
［关键词］电信客户价值客户价值评价BP神经网络社会网络分析电信运营商在经历了十多年的分分合合之后，目前正逐渐由卖方市场向买方市场过渡，客户资源竞争，特别是价值客户竞争，已经成为电信运营商战略制定的新方向。
因此，找出一个比较全面的方法对运营商所拥有的客户进行评价和分类，挖掘出其拥有的价值总量显得尤为重要。
现有研究大多从直接经济维度出发，以各种可直接测量的经济指标作为客户价值评价的依据。
但是信息手段的飞快演变带来的不仅是通信的便捷，还形成了一个更为复杂的客户关系网络，电信运营商作为信息交换的中枢，对客户关系网络的把握无论从硬件还是软件上，都具有明显的优势。
在其网络中的客户所具有的价值不仅仅只是传统客户价值理论中所定义的“收入减成本”，更重要的是客户所拥有的社会网络价值。
因此，本文提出了一个包括直接经济维度和社会网络维度的电信客户综合价值评价指标体系，并设计了一个基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型。
通过一个实际案例的分析，进一步地阐明了整个评价模型的数据获取、数据预处理、模型建立以及数据分析一整个流程的操作。
一、电信客户综合价值评价指标体系本文提出的电信客户综合价值评价指标体系包括直接经济维度和社会网络维度，具体来说：1.直接经济维度包括当前价值类指标和潜在价值类指标：（1）当前价值类指标，包括基本功能消费和附加功能消费两部分。
基本功能消费是指客户在电信运营商中交纳的基本通信费用，包含月租（X1）、本地话费（X2）、长途话费（X3）三个指标。
基本功能消费是电信运营商能够给普通客户带来的最基本的服务，它是客户在正常消费服务的过程中给电信运营商带来的收益。
BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用
BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用随着全球商业环境的不断变化和发展，物资供应链绩效评价变得越来越重要。
作为一种强大的机器学习算法，BP神经网络在物资供应链绩效评价中具有很大的应用潜力。
本文将探讨BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用，以及其带来的好处和挑战。
首先，让我们了解一下BP神经网络算法。
BP神经网络是一种监督学习算法，它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
通过不断地调整神经网络中的连接权值和阈值，使得神经网络能够学习并适应复杂的非线性关系。
在物资供应链绩效评价中，BP神经网络可以通过学习历史数据和特征之间的复杂关系，来预测未来的供应链绩效情况。
1.预测需求量：BP神经网络可以通过学习供应链中的销售数据、市场趋势和季节性变化等信息，来预测未来的需求量。
这可以帮助企业准确地制定物资采购计划，避免库存积压或者供不应求的情况。
2.优化库存管理：BP神经网络可以分析供应链中的库存水平、供应商的交货能力和订单的履行情况等信息，来优化库存管理策略。
通过及时调整库存水平和订单量，可以减少库存成本和避免缺货情况。
3.提高供货准时率：BP神经网络可以通过学习供应链中的物流信息、运输时间和物资状态等信息，来预测供货准时率。
这可以帮助企业及时调整物流路线和运输方式，确保及时配送物资，提高客户满意度。
4.优化供应链网络结构：BP神经网络可以通过学习供应链中各个节点之间的关系和影响因素，来优化供应链网络结构。
通过调整供应商和合作伙伴的选择，可以减少供应链中的风险和成本，提高绩效水平。
使用BP神经网络算法进行物资供应链绩效评价，可以带来以下几个好处：1.提高预测准确率：BP神经网络能够学习和识别供应链中的复杂模式和非线性关系，从而提高绩效评价的准确性和精度。
2.加快决策速度：BP神经网络可以快速处理大量数据并进行实时分析，帮助企业快速做出决策，减少反应时间和提高企业的灵活性。
3.降低人力成本：BP神经网络可以自动化地进行数据处理和模型训练，减少人力资源的投入和数据分析的时间成本。
基于BP神经网络模型的客户消费行为分析
３ ３价值 度 ． 其 中 ， ， ，… ， 表示 消 费者 的 价 值度 体现 在消 费者 的消 费能 力给 商家 各类 数据 ； ，… ，， ，表 示满 意 度 、 ， ，， 带 来的利 润 。不 同价 值 度的 消费者 即使 消费 忠诚 度等各 种消费 因素 。 表 示顾客 的最终评 水平 相同 ，给商 家带来的利 润却是不一样 的。 价 指数。 假设 利润 ＝ 总消 费值 总成 本 Ｃ ，那么价 根据 以上定义 ，再结 合 Ｂ 神 经网络的训 Ｐ 值 度 ＝利 润 ／总成本 。用公式表达 如下 ： 练和校 验能 力 ，得到 客 户行 为分析 模型 ： Ｉ－Ｐ ７ ／ｃ ／ １ 向前 计 算 ： ） ３ ４ 潜能度 ． 隐层节 点的输 出为 潜能 度是 指 消费者 给企 业带 来利 润 的上 升空 间的能 力。主 要表 现在年轻 人与老龄人 、 男性 与女性 之 间的差 异 。潜能 度和 消费者 的 年龄 、 别 、 历 、 性 学 薪水等 因素有关 。那么潜 其 中 ， 是 输 出结 点 中对应 于分析 因 略 素 （ 意 度 、忠诚 度 等 ）． 的 权值 。 满 能度 就可 以表示 为 ： 输 出层节 点的输 出为
维普资讯
Ｚ 旦：
Ｓｃｉ ｎｃｅ ｅ ａｎｄ Ｔｅ ｃｈｎＯＩ Ｃｏｎ ｔ ｈｇ ＿ ａｌ Ｏｇｙ ｓｕｌｉ ＨｅＣ
学 术 论 坛
基于 Ｂ Ｐ神经 网络模型 的客 户消 费行为分析
徐 勇 （ 浙江工商大学计算机 与信息工程学 院 ｔ１ ０ ５ ３ ３ ） ０
。 ：
∑Ｄ ｔ ｔ ｃ ｃ ｉ
其 中 ，Ｄ ｉ 示第 ｉ Ｃ表 种调查 项的权值 ，ｃ ｉ 表示客 户认 为第 ｉ 调查项在所有调查项 中所 种 １消费 因素 占的 权 重 。 并不是 所有 的消费 行为都 是无规 律的『。 ３ ２ 忠诚度 ２ １ ． 宏观上来说 ， 品的销 售有季节性 、区域性 特 商 消 费者 对 某商 品的 是否 忠诚 主要有 以下 点ｔ微观上来说 ， 费者有 追求品牌 、热衷新 指标 ：每周光顾 次数 ， 持率 、购买数量 。 消 保 其 款商 品等特 点 。然而 最大 影响 消费者 消 费的 中，保持率 ＝光顾 次数 ／平均 每周光顾次数 。 因素 往往 是消 费细节 ，包括 ：商家 的服 务态 综 合以 上 ，消 费者 的忠 诚 度可 表示 为 ： 度 、促销手段 ｔ商品 自身的 质量 、价格 、外观 ，一 ＺＣ， ｉ； （ ，２，… ，ｉ Ｃ 一 １ 等等 。 ｎ）
《神经网络matlab》-客户价值分析及客户流失模型,自组织竞争神经网络及bp网络
二. 上机内容三. 上机方法与步骤Matlab程序为：load air_data.matx=air_data;plot3(x(:,3),x(:,4),x(:,5),'o') set(gcf,'color','w')title('选取的三个数据')net=selforgmap([8 8]);x1=x(:,3:5);net=train(net,x1);y=net(x1);classes=vec2ind(y);hist(classes,64)set(gcf,'color','w')title('聚类结果')xlabel('类别')ylabel('类别的样本数量')net=selforgmap([1 3])load air_data.matx=air_data;% 训练net.trainParam.epochs=450; %定义最大循环次数ticnet=train(net,x);toc%计算结果y=net(x);classes = vec2ind(y);fprintf('分类结果\n');disp(classes)% 进行画图x1=x(:,classes==1);x2=x(:,classes==2);x3=x(:,classes==3);figureplot(x1(1,:),x1(2,:),'ko')hold onplot(x2(1,:),x2(2,:),'b*')plot(x3(1,:),x3(2,:),'r+')title('竞争神经网络分类')legend('第一类','第二类','第三类')% 客户价值分析及流失预测%% 清空工作空间clear,clcclose all;rng(now)M=4;%% 定义输入样本N = 60;strr ={'1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15 ','16','17','18','19','20','21','22','23','24','25','26','27','28 ','29','30','31','32','33','34','35','36','37','38','39','40','41 ','42','43','44','45','46','47','48','49','50','51','52','53','54 ','55','56','57','58','59','60'};load air_data.matx=air_data;data=x(1:60,2:5)';%选取的数据为:会员级别,飞行次数,观测窗口总加权飞行公里数,最后一次乘机时间至观察窗口末端时长%% 创建网络% 2*2 自组织映射网络net = selforgmap([2,2]);我将客户分为四个类别，且所选择的四个数据中，数值越高表示级别次数越大。
基于BP神经网络的客户信用评级模型
Forum学术论坛1722018年6月 DOI:10.19699/ki.issn2096-0298.2018.18.172基于BP神经网络的客户信用评级模型江西理工大学电气工程与自动化学院 姜健 江西理工大学理学院 陈婧伊 天津商业大学国际教育合作学院 王宇歌摘 要：规避道德风险的关键在于正确的授信，即根据客户的资质确定借贷金额，基于此，本文建立了基于信用评级的道德风险规避模型，根据客户的信用等级来进行消费金融借贷。
在客户画像体系的建立中，数据中客户量极大，无法一一描述每一个客户的特征，本文通过筛选指标建立了合理的客户价值评估模型，并进行了仿真验证。
关键词：BP神经网络 客户信用 t检验 客户画像中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2018)06(c)-172-02在消费金融如火如荼发展的同时，为了抢夺客户，不少消费分期平台的服务人群逐步下沉至农村、大学生、流动人口甚至“黑户”，而农民收入低大多比较贫穷、学生无固定收入来源、流动人口流动性大、黑户信用程度低，因此，在消费金融井喷式增长的同时埋下风险隐患，出现了违规操作、客户资质下沉、过度授信、风控不力、坏账率高等诸多问题。
1 客户画像体系建立识别客户价值应用最广泛的模型是通过三个指标(最近消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)来进行客户细分，简称RFM 模型。
从某商业银行的客户信息数据中(train)提取了个贷是否结清标志、本月转入笔数、本期账户交易金额、客户资产总额五个指标对客户进行分类，如图1所示。
图1 RFM模型分析基于该特征描述，定义5个等级的客户类别：重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户与低价值客户。
其中客户群1属于重要挽留客户、客户群2属于一般客户、客户群3属于重要发展客户、客户群4属于低价值客户、客户群5属于重要保持客户，它们的特征如下。
基于BP神经网络的信用评估模型建立与预测
基于BP神经网络的信用评估模型建立与预测信用评估在金融领域中扮演着至关重要的角色。
随着金融市场的发展和信用管理的复杂性增加，建立准确可靠的信用评估模型变得越来越重要。
为了满足这一需求，研究者们借鉴人类大脑的运作机制，提出了基于BP神经网络的信用评估模型。
本文将详细探讨如何建立和预测这种信用评估模型。
在建立基于BP神经网络的信用评估模型之前，首先需要获取与信用相关的数据。
这些数据可以包括个人信息、财务状况、历史信用记录等。
获取完数据后，还需进行数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、数据转换和特征选择。
数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等，确保数据的完整性和准确性。
数据转换则是将数据转化为适合神经网络处理的形式，例如将文本数据转化为数值型数据。
特征选择是从大量的数据特征中筛选出对信用评估有关联性的特征。
接下来，通过构建BP神经网络模型，实现信用评估功能。
BP 神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。
输入层接受经过数据预处理的特征数据，隐含层是神经网络的核心部分，主要负责特征抽取和模式识别。
输出层返回信用评估结果，通常是一个连续值或者离散类别。
在BP神经网络模型中，各层之间的连接根据权重来确定，通过反向传播算法进行权重的调整和迭代更新，不断降低模型的误差。
在模型训练阶段，需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于权重的初始化和模型参数的训练，测试集用于模型的评估和验证。
通过将训练集输入到BP神经网络中，利用反向传播算法不断调整权重，直到模型的拟合误差达到预定的要求。
然后，使用测试集进行模型的验证和评估，计算出预测结果的准确性和精度。
为了提高模型的预测能力，可以采用模型集成等技术。
模型集成通过结合多个BP神经网络模型的预测结果，来提高模型的鲁棒性和泛化能力。
常用的模型集成方法包括Bagging、Boosting和Stacking等。
在使用模型集成方法时，需要注意模型之间的差异性，以及模型之间的协同作用。
基于BP神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究
经济科苑
本文为课题 :基于 BP 神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究(16210703)研究成果。
从神经网络模型对位借款者信用风险等级的评价中可以看出，在本 次训练中， 仅有极少数出现评估的失误， 其余都达到预测标准。模型预测 的输出结果和目标输出结果基本一致。对 １００ 位借款者进行 １０ 次预测 结果的平均值达到目标输出标准。通过对前组借款人信用信息数据的训 练和学习， 不断调整各个神经单元之间的权重， 找到了输入与输出间的规 律与关系， 使神经网络模型成功具备对 Ｐ２Ｐ 借款人信用风险的预测评估 能力。 ５ 结论 本文主要对网络信贷借款人信用风险评估的神经网络模型仿真， 根 据网络信贷的特点将借款人基本资料归整对年龄、 婚姻状况、 历史信用等 个方面并取值， 从拍拍贷等平台选取个借款人作为仿真实验的样本数据。 运用进行网络的训练和仿真， 训练和仿真结果证明模型具备了对网络信 贷借款人信用的预测评估能力， 为 Ｐ２Ｐ 行业信用风险评估提供了有益的 借鉴。
表 １ Ｐ２Ｐ 网贷借款人信用风险评估指标体系 １ 概述 随着 “互联网金融” 的兴起， Ｐ２Ｐ 网络借贷平台发展迅速， ２０１４ 年我 国 Ｐ２Ｐ 网络借贷行业成交量为 ２５２８ 亿元，远远超过美国和英国的成交 量。由此可见 Ｐ２Ｐ 网络借贷在我国具有很大的市场， 但是缺乏有效的风 险管理。本文针对 Ｐ２Ｐ 网络借贷存在的问题，特别是信用风险， 建立风险 评估模型， 为 Ｐ２Ｐ 网络借贷的发展提供建议。 ２ Ｐ２Ｐ 网络信贷中借款人信用风险分析 信用风险又称为违约风险， 源自信用交易过程的不确定性， 是交易 过程中因交易一方未能履行合约义务而造成交易另一方经济损失的风 险。 本文研究的信用风险主要指无抵押无担保模式下， 网络贷款的贷款人 未能按期还本付息而给借款人带来经济利益损失的风险。 网络信贷中借款人的信用风险主要来源于三个方面：贷款成本高、 信息不对称、 历史信用数据不易获取等。 国外网络贷款公司通常采用信息 共享的方式解决借款人数据缺乏的问题， 而我国网络贷款业务发展时间 较短， 虽然很多网络贷款公司已经建立了自己的坏账黑名单， 但是这个黑 名单并没有在平台间共享。一个借款者可以利用相同的身份在多个平台 取得借款， 一旦其发生违约行为， 将会产生连锁效应。 ３ ＢＰ 神经网络模型 ３．１ ＢＰ 神经网络模型 ＢＰ 神经网络模型是一种通过分析输入信息对输出结果的影响的 “权重” 来解决问题的一种系统模型。它把人们解决问题的基本方式模拟 ４．２ 建立模型并测试 成一个 “输入 － 输出” 系统， 通过隐含层来描述输入信息的 “权重” ， 通过对 结合拍拍贷网站提供的信息， 本文将采用性别、 婚姻状况、 年龄、 学 输入信息的权值进行调整， 最终得到符合预期的输出结果。 这种机制通过 历、 贷款周期、 贷款金额、 从事职业、 财产状况、 还款意愿、 亲友担保状况共 信号的正向传播和误差的反向传播来实现。 １０ 个指标来判断借款者的信用风险。 搜集样本数据， 并进行标准化处理， 同时将标准化处理的有关样本数据输入到神经网络， 当训练误差达到预 先设计的误差精度时输出结果， 根据输出结果并结合评价集对借款人风 险评估做出最后结论。 训练及拟合完成后， 对经过训练生成的神经网络模 型的预测结果进行验证。 表 ２ 测试结果
本文为课题 :基于 BP 神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究(16210703)研究成果。
从神经网络模型对位借款者信用风险等级的评价中可以看出，在本 次训练中， 仅有极少数出现评估的失误， 其余都达到预测标准。模型预测 的输出结果和目标输出结果基本一致。对 １００ 位借款者进行 １０ 次预测 结果的平均值达到目标输出标准。通过对前组借款人信用信息数据的训 练和学习， 不断调整各个神经单元之间的权重， 找到了输入与输出间的规 律与关系， 使神经网络模型成功具备对 Ｐ２Ｐ 借款人信用风险的预测评估 能力。 ５ 结论 本文主要对网络信贷借款人信用风险评估的神经网络模型仿真， 根 据网络信贷的特点将借款人基本资料归整对年龄、 婚姻状况、 历史信用等 个方面并取值， 从拍拍贷等平台选取个借款人作为仿真实验的样本数据。 运用进行网络的训练和仿真， 训练和仿真结果证明模型具备了对网络信 贷借款人信用的预测评估能力， 为 Ｐ２Ｐ 行业信用风险评估提供了有益的 借鉴。
表 １ Ｐ２Ｐ 网贷借款人信用风险评估指标体系 １ 概述 随着 “互联网金融” 的兴起， Ｐ２Ｐ 网络借贷平台发展迅速， ２０１４ 年我 国 Ｐ２Ｐ 网络借贷行业成交量为 ２５２８ 亿元，远远超过美国和英国的成交 量。由此可见 Ｐ２Ｐ 网络借贷在我国具有很大的市场， 但是缺乏有效的风 险管理。本文针对 Ｐ２Ｐ 网络借贷存在的问题，特别是信用风险， 建立风险 评估模型， 为 Ｐ２Ｐ 网络借贷的发展提供建议。 ２ Ｐ２Ｐ 网络信贷中借款人信用风险分析 信用风险又称为违约风险， 源自信用交易过程的不确定性， 是交易 过程中因交易一方未能履行合约义务而造成交易另一方经济损失的风 险。 本文研究的信用风险主要指无抵押无担保模式下， 网络贷款的贷款人 未能按期还本付息而给借款人带来经济利益损失的风险。 网络信贷中借款人的信用风险主要来源于三个方面：贷款成本高、 信息不对称、 历史信用数据不易获取等。 国外网络贷款公司通常采用信息 共享的方式解决借款人数据缺乏的问题， 而我国网络贷款业务发展时间 较短， 虽然很多网络贷款公司已经建立了自己的坏账黑名单， 但是这个黑 名单并没有在平台间共享。一个借款者可以利用相同的身份在多个平台 取得借款， 一旦其发生违约行为， 将会产生连锁效应。 ３ ＢＰ 神经网络模型 ３．１ ＢＰ 神经网络模型 ＢＰ 神经网络模型是一种通过分析输入信息对输出结果的影响的 “权重” 来解决问题的一种系统模型。它把人们解决问题的基本方式模拟 ４．２ 建立模型并测试 成一个 “输入 － 输出” 系统， 通过隐含层来描述输入信息的 “权重” ， 通过对 结合拍拍贷网站提供的信息， 本文将采用性别、 婚姻状况、 年龄、 学 输入信息的权值进行调整， 最终得到符合预期的输出结果。 这种机制通过 历、 贷款周期、 贷款金额、 从事职业、 财产状况、 还款意愿、 亲友担保状况共 信号的正向传播和误差的反向传播来实现。 １０ 个指标来判断借款者的信用风险。 搜集样本数据， 并进行标准化处理， 同时将标准化处理的有关样本数据输入到神经网络， 当训练误差达到预 先设计的误差精度时输出结果， 根据输出结果并结合评价集对借款人风 险评估做出最后结论。 训练及拟合完成后， 对经过训练生成的神经网络模 型的预测结果进行验证。 表 ２ 测试结果
基于BP神经网络改进的黄金价格预测
3) 联邦利率 X 3: 当前 国际金融市场关于 利率、 汇率和 黄金的 焦点都集中在 美元上。 美联储 通常 会采用 稳步 提高 利率提 高投资者的 信心 , 同时 也会 拉 升美 元在 国 际投 资 市场 的地 位。利率利润的预 期效 应对国 际黄 金价格 有着 举足 轻重的 影响 ; 4) 银价格 X4 : 金属 银和黄 金都 同属 于贵 金属 , 其 价格 在很大程度上 会趋于一致性 ; 5) 基金 持仓量 X5: 国际 投资市 场上的各种类 型基金 由于资 金量 巨大 , 可以 主导 黄金价 格 , 基金持仓规模的变化直 接影响黄金市场价格的上下 波动 ; 6) 恒生指数 X6: 股票市 场和 黄金 市场 常常 是资 产组 合选 择市 场中最重要的 两个 , 从资金 流向 上看 , 股票 市场 和黄 金市场 通常是竞争性 的 ; 7) 领先指数 X7 : 领 先指数是 预测未 来经济 发展情况的最 重要的 经济 指标之 一。黄金 价格 也是 经济走 向的晴雨表。两者之间 有着密切关 系 ; 8) CR B 指 数 X8 : CRB 指数包 括 了 核心 商 品 的 价格 波 动。黄 金 价 格 占 其 权重 达 18% , 指数波动对黄金 价格 有着 重要 影响 ; 9) 产量 X9 : 黄金 产量可以很好 的反映其供求关系 , 而供 求关系可以 直接影响 到黄金价格的 波动 ; 10) GDP X10: GDP 是反 映经 济情 况的重 要指标 , 黄金价格受经济情况 影响 , 则 GDP 与 其也有 着一定 的联系。 3. 2 学习样本选取 为了成功 的利用神经网络方法建立黄 金价格系统 模型 , 产生数据样本 集是很 关键 的一步。 学习样 本选 取的 成败直 接影响到系统 的预测精度。然而 , 黄金 市场是一个 很不稳定 的动态变化的 非线性 系统 , 不仅 受国 内外经 济因 素的影 响 , 而且人为的 作用 、 政府 的调 控 等都 影响 黄 金市 场 的未 来走 势。因此必须选取正常 运作情况下的黄金市 场样本数 据 , 否 则将降低网络 的预测 能力。通 过对 黄金市 场数 据的 综合分 析 , 发现一般来说 , 黄金 市场月 末的 收盘价 能够 基本 反应整 个黄金市 场的 走 势和 特点 , 而且 价格 波 动也 趋 于稳 定。因 此 , 选择了 2006 年 2 月 - 2008 年 4 月月末 的伦 敦期 货交易 市场的黄金价 格及 上文 拟选 指数 数据 ( 数 据来 源于 2006 2008 年的 ∀中国黄 金年 鉴 # 所统计 的经 济指 标 ) 作为 学习样 本。 3. 3 输入层节点的确定 BP 神经网络在复 杂系 统建 模的 时候 , 随 着数 据维 数的 增加 , 计算量迅速增大 , 并且存在 维数祸 根 ! [ 11] 的现象。解 决这类问题 的一 个 重要 方 法就 是高 维 数据 降维 , 尽量 减少 BP 网络结构的输入层个数。本文采 用投影寻 踪的方 法确定 影响因子的权 重 , 以 确定 神经 网络 的输 入层 [ 10] 。其基 本思 想是定义一个 投影指标 函数来 衡量 投影暴 露某 种分 类结构 的可能性大小 。从而将 高维数据投影到 低维 ( 1~ 3 维 ) 子空 间上 , 达到高维数据降维的目的 , 使其更接 近实际应用 背景。 其中 , 使指标函数达到最大值的方向就 是最终人们 感兴趣的 方向 , 即最佳 投 影方 向。它 可以 用 以反 映变 量 的重 要 性程 度 , 也就可以用于筛选神经网络的输入层变量。 投 影寻踪 方法确 定黄金 市场神 经网络结 构输入 层的基 本步骤 [ 12, 13] 如下 :
基于BP神经网络的供应链金融风险评估研究_白世贞
2013 / 01
总第 429 期
商业研究
COMMERCIAL RESEARCH
文章编号： 1001 － 148X （ 2013 ） 01 － 0027 － 05
基于 BP 神经网络的供应链金融风险评估研究
白世贞，黎 双
（ 哈尔滨商业大学 管理学院，哈尔滨 150028 ） 摘要： 结合供应链金融的运作模式，本文归纳了 15 个 供 应 链 金 融 业 务 的 风险 影响 因 素，建立 了 具有较好一致性和稳定性的风险指标体系，介绍了 BP 神经网络 的 一 般 原 理 与 步骤， 并 运用 matlab 的 BP 神经网络工具构建了风险评估模型，收集了 10 组供 应 链 金 融 风险 评估样 本， 对 评估样 本进行训练和检验，通过建立起供应链金融风险评估模型证明了该模型的有效性。 关键词： 供应链金融; 风险评估; BP 神经网络 中图分类号： F252 文献标识码： B 标，用最简单的体系反映最真实的状况。建立供应 链金融风险评估体系，应遵循科学性、合理性、针 对性、等原则。 本文借鉴传统风险评估的基本框 架，根据供应链金融的主体及业务流程的特点进 行评估指标的设计，如表 1 所示，评估指标考察的 内容主要包括以下几个方面： 1． 行业 环 境，包 括 行 业 增 长 率、 行 业 环 境、 交易年限以及交易频度。 行业环境是银行考察申 请贷款 企 业 所 在 供 应 链 的 整 体 运 营 情 况 的 指 标， 从整条供应链上综合考虑其业务能力和与交易对 手的合作情况，从而使银行的评估范围更大，减少 由于企业隐瞒信息而产生的信息不对称问题造成 的评估质量下降。 2． 供应链运作，包括流程标准化程度、 流程 信息化程度、银行的操作风险，以及物流企业的操 作风险。 3． 融资项下资产，包括应收账款周转率、 应 收账款周转天数、存货周转率、存货周转天数、预 付款周转率，以及预付款周转天数。融资项下资产 是商业银行考察的重点，原因在于银行是对交易 资产的价值进行评估，然后根据评估的结果给予 授信。如果企业违约，质押资产也是银行将其变现 弥补的保证。
总第 429 期
商业研究
COMMERCIAL RESEARCH
文章编号： 1001 － 148X （ 2013 ） 01 － 0027 － 05
基于 BP 神经网络的供应链金融风险评估研究
白世贞，黎 双
（ 哈尔滨商业大学 管理学院，哈尔滨 150028 ） 摘要： 结合供应链金融的运作模式，本文归纳了 15 个 供 应 链 金 融 业 务 的 风险 影响 因 素，建立 了 具有较好一致性和稳定性的风险指标体系，介绍了 BP 神经网络 的 一 般 原 理 与 步骤， 并 运用 matlab 的 BP 神经网络工具构建了风险评估模型，收集了 10 组供 应 链 金 融 风险 评估样 本， 对 评估样 本进行训练和检验，通过建立起供应链金融风险评估模型证明了该模型的有效性。 关键词： 供应链金融; 风险评估; BP 神经网络 中图分类号： F252 文献标识码： B 标，用最简单的体系反映最真实的状况。建立供应 链金融风险评估体系，应遵循科学性、合理性、针 对性、等原则。 本文借鉴传统风险评估的基本框 架，根据供应链金融的主体及业务流程的特点进 行评估指标的设计，如表 1 所示，评估指标考察的 内容主要包括以下几个方面： 1． 行业 环 境，包 括 行 业 增 长 率、 行 业 环 境、 交易年限以及交易频度。 行业环境是银行考察申 请贷款 企 业 所 在 供 应 链 的 整 体 运 营 情 况 的 指 标， 从整条供应链上综合考虑其业务能力和与交易对 手的合作情况，从而使银行的评估范围更大，减少 由于企业隐瞒信息而产生的信息不对称问题造成 的评估质量下降。 2． 供应链运作，包括流程标准化程度、 流程 信息化程度、银行的操作风险，以及物流企业的操 作风险。 3． 融资项下资产，包括应收账款周转率、 应 收账款周转天数、存货周转率、存货周转天数、预 付款周转率，以及预付款周转天数。融资项下资产 是商业银行考察的重点，原因在于银行是对交易 资产的价值进行评估，然后根据评估的结果给予 授信。如果企业违约，质押资产也是银行将其变现 弥补的保证。
航天航空毕业专业论文选题
航天航空毕业专业论文选题航空航天专业是研究航天器的设计制造的相关科学，随着科学技术的进步，我国航天事业取得了很大的进步。
作为航天专业的一员，要加强理论知识的积累写好航天毕业论文。
下面小编给大家带来航天航空专业论文题目_航天航空毕业专业论文选题，希望能帮助到大家!航空航天专业毕业论文题目1、螺旋桨滑流对水平尾翼气动特性的影响2、空中交通管制安全风险预警决策模式研究3、基于聚类分析的涡扇发动机的潜在故障检测4、直升机舱内噪声主动控制技术研究5、基于装配过程的关键特性识别与控制方法研究6、航空发动机叶片砂带抛光工艺参数优化7、某飞行器用紧固件拧紧力矩与预紧力关系研究8、整体叶盘叶片磨抛工艺参数优化9、UMAC伺服同步控制技术在轨迹制孔上的实现10、不同飞行速度机载导弹滑弹一体式发射数值模拟11、基于系统科学的航管专业构建初探12、武器装备隐身材料的发展现状及趋势13、我国无人机的发展现状与展望14、创建特色专业培养航空人才15、航材管理专业实践教学存在的问题分析16、某航空电子产品测试设备的设计与实现17、堆载预压法处理软土地基沉降量预测探讨18、风河支持空客直升机实现集成模块化航电系统19、基于激光雷达测试飞机形貌的关键技术20、不同栅格翼模型气动特性研究21、航班延误群体情绪传播的影响因素研究22、某型航空发动机燃油喷嘴旋流室的微细电解加工研究23、机场升降装卸平台举升机构的动力学仿真与优化24、跨音速自然层流翼型多目标优化设计25、飞机液压系统气体污染及排气方法分析26、民用飞机简单电子硬件符合性验证策略研究27、民用飞机起落架系统设计共通性研究28、紧密对接航空制造产业创新航空机制专业内涵建设29、民用飞机舱门导向槽优化设计30、飞机发动机短舱防火墙结构和密封设计要求31、泛谈飞机机体机构的强度设计32、沙漠地区沙尘对直升机组塔的影响及对策33、通过设备运行状态评估确定系统改造方案34、基于状态预测的无人机导航控制35、自动开伞器真空膜盒特性测试系统设计与实现36、交流电源系统开闭环试验台频率表校准方法的研究37、风洞系统非线性块状结构模型38、多功能环境监测无人机系统设计39、气膜冷却孔电火花加工参数优化及重熔层厚度测量实验40、整体叶盘电解加工全过程电流控制方法研究41、超燃燃烧室支板喷注器燃料掺混优化数值分析42、弹箭转动惯量的振复摆法测量及误差分析43、机载影像测量消抖技术研究44、民用机场规划布局的战略性思考45、降落伞附加质量的计算方法46、高超声速飞行器纵向内环系统反演预设性能控制47、高速飞行器热流固耦合光传输分析48、浅析飞机维修外委环节的质量控制49、用于飞机战伤抢修切割的微量润滑装置开发及切削润滑试验50、齿轮试验台多路变压力分油装置压力和流量仿真分析51、民用飞机典型八字孔超差处理方法剖析52、民用飞机系统需求确认流程方案研究53、采用双状态传播卡方检验和模糊自适应滤波的容错组合导航算法54、飞机起落架固定螺栓氢脆断裂研究55、基于信号极化三维平稳性的飞行器姿态估计56、基于BP神经网络的飞机燃油量测量改进算法57、玻璃纤维铝合金层板(FMLs)的疲劳损伤特性及S-N曲线58、支线机场改扩建项目经济效果评价59、浅析机场选址中的气象工作60、空客飞行模拟机引进关键环节与技术研究航空专业毕业论文题目1、宇航器件空间辐射效应研究面临的新问题2、航空电缆检测技术的应用及未来发展3、浅议天水航空运输市场及新机场航线定位4、“一带一路”视域下民航服务中的跨文化素养培养5、基于网络社交媒体视角浅析航空公司不良服务对顾客流失的影响6、航空通信设备ARINC429总线多协议处理设计与实现7、FA36系统在民航系统中应用及维护8、热声环境下薄壁加筋结构的振动响应研究与疲劳寿命分析9、基于Johnson-Cook模型某航空16g座椅滑轨冲击动力学分析10、基于心理测评的民航机务人员安全胜任力研究11、吸热型碳氢燃料研究现状与发展12、基于知识的空中交通管制决策模型研究13、应用于航空发动机涡轮叶片的热障涂层材料研究14、基于Logistic模型的大面积航班延误预测方法研究15、民用飞机复杂航电系统故障诊断研究16、浅谈光耦合器在接口组件I/O板中的作用17、基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断18、基于交通流时间序列和层次聚类的应急航路划设19、对未来航空航天材料的展望和设想20、论航班延误的共同应对机制和应急服务形式21、远程飞行对军事飞行人员健康的影响因素与卫生保障对策22、航空安全员胜任力特征实证研究23、机场终端区航空器飞行冲突风险预测方法研究24、航空相机像旋补偿双向控制中的内环补偿器设计25、国际租赁准则变动对航空运输业的影响分析26、基于卡尔曼滤波和AHP的航空管制航空器应急指挥效能评估27、航空风挡雨刷装置电机设计及控制研究28、航空泡沫芯材及夹层结构的太赫兹无损检测研究29、含螺栓连接转子系统非线性振动特性研究30、航空发动机叶片关键制造技术研究进展31、航空遥感惯性稳定平台建模与控制系统设计32、基于协同创新平台培养通用航空实用型人才的探索与实践33、航空结构件铣削加工表面波纹度特征提取与研究34、复合材料先进液体成型技术的航空应用与最新发展35、多港联动协同对区域航空物流发展影响研究--以迪拜为例36、用于航空燃油流量测量的V锥流量计的研究37、基于多航线产品的航空公司市场价格竞争研究38、航空航天复合材料结构健康监测技术研究进展39、航空发动机性能评价与衰退预测方法研究40、南方航空基于价值链角度的战略成本管理研究41、二线航空港发展国际航空物流问题与对策研究42、基于小波分析的航空发动机振动故障诊断研究43、通用航空旅游生态系统构建及其评价研究44、飞机引进方式对航空公司资本结构的影响研究45、航空装备研制项目的模块化质量控制研究46、航空发动机健康管理云服务系统研发与应用47、航空双枢纽建设对港口城市经济发展影响研究48、南方航空贵州公司物流业务模式研究49、郑州机场航空物流战略环境研究50、基于统计特性分析的航空电磁数据噪声压制技术研究航空服务毕业论文题目1、湖南省机场管理集团有限公司客户关系管理研究2、基于SERVQUAL方法的航空服务质量评价研究3、多机场区域内新机场选址及其航线规模优化研究4、__航空公司顾客忠诚度现状与提高策略研究5、行业管理视角下的西南地区航空枢纽协调发展研究6、民航青岛空中交通管理站服务质量提升问题研究7、东方航空公司顾客满意度测评体系研究8、欧美促进通用航空产业发展的法律与政策及其对中国的启示9、基于税负测算模型的营改增对我国第三产业的影响研究10、我国西北地区民用航空业发展研究11、蒙古航空公司顾客满意度研究12、航空公司辅助性收入研究初探13、航空服务创新体系设计与实施研究14、中国民营航空低成本运营管理模式研究15、第五航空权开放法律问题研究16、基于SOA架构的航空贵宾服务管理系统设计与实现17、国内政治和国际民用航空制度变迁(1944-1980S)18、江西长江通用航空公司发展战略研究19、幸福航空公司发展战略研究20、东方航空公司战略转型中的营销策略研究21、中国南方航空公司客舱服务质量改进研究22、广东省通用航空管理对策研究23、天水机场管理体制重构与实现途径研究24、越南航空公司客户满意度研究25、中国公务机航空市场发展策略研究26、中职学校航空服务专业人才培养方案的优化27、民航云南安监局参与完善长水国际机场航班延误应急管理案例研究28、“营改增”对CSA航空公司的影响分析29、中国民航低空空域开放管理问题研究30、A航空公司航班延误服务提升策略研究31、SC航空股份有限公司发展战略与对策研究32、基于顾客满意的服务补救问题研究33、港龙航空长沙机场服务营销案例研究34、空中乘务专业高职生共情能力培养研究35、H航空公司产品营销研究36、基于SERVQUAL模型的航班延误服务补救质量评价和管理37、联盟中的航空公司产品开发研究38、我国通用航空FBO规划设计研究39、沈阳市高等职业院校毕业生就业问题调查研究40、兵团交通运输集团业务选择与发展研究。