基于BP神经网络的个人信用评估浅析

摘要

个人信用风险问题是最常见的导致银行破产的因素,因此,建立完备的个人信用评估标准,科学有效的辨别个人信用风险问题,具有良好的现实意义.采用三层BP神经网络来建立个人信用评估模型.首先对不同物理意义和不同量纲的数据进行归一化处理,得到一组在[-1,1]之间的随机样本集;其次,确定了只含有一个隐含层的BP网络;最后,用trainlm函数进行数据训练,通过MATLAB对其进行3次迭代计算,得到个人信息风险评估的平均正确率为90.25%,测试结果表明,基于神经网络建立的信用评估模型对一般的客户的个人信用可以正确地得到判断.