基于多进化神经网络的信用评估模型研究

客户信用评佑对于银行的经营管理有着重要的意义，为此提出了一种基于多进化神经网络的信用评估模型(mnn-credit)。该模型基于客户信货数据，利用基于聚类的小生境遗传算法并行地训练出多个精度高、差异性大的三层前馈神经网络，然后将待识别的客户数据分别输入，最后根据动态投票法集成最终信用预测结果。利用德国信用数据库真实数据集进行了实证分析，结果表明，基于多进化神经网络的信用评估模型具有较高的预测精度。