基于优化GA-BP神经网络的金融产品营销预测

金鑫; 潘宜安; 吴靖

doi:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.004

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基于优化GA-BP神经网络的金融产品营销预测

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 基于优化GA-BP神经网络的金融产品营销预测
- Financial production marketing prediction based on optimization GA-BP neural network
- 通信学报 2014年35卷第Z2期页码：20-25
- 作者机构：
  
  中央财经大学信息学院，北京 100081
- 作者简介：
  
  [ "金鑫（1973-），男，内蒙古乌海人，博士，中央财经大学教授，主要研究方向为商务智能。" ]
  [ "潘宜安（1991-），女，福建福州人，中央财经大学硕士生，主要研究方向为数据挖掘。" ]
  [ "吴靖（1957-），女，北京人，中央财经大学教授，主要研究方向为信息经济。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61273293)
- DOI：10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.004
  中图分类号： TP312
- 网络出版日期：2014-11，
  
  纸质出版日期：2014-11-30
- 稿件说明：
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金鑫, 潘宜安, 吴靖. 基于优化GA-BP神经网络的金融产品营销预测[J]. 通信学报, 2014,35(Z2):20-25.

Xin JIN, Yi-an PAN, Jing WU. Financial production marketing prediction based on optimization GA-BP neural network[J]. Journal on communications, 2014, 35(Z2): 20-25.
金鑫, 潘宜安, 吴靖. 基于优化GA-BP神经网络的金融产品营销预测[J]. 通信学报, 2014,35(Z2):20-25. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.004.

Xin JIN, Yi-an PAN, Jing WU. Financial production marketing prediction based on optimization GA-BP neural network[J]. Journal on communications, 2014, 35(Z2): 20-25. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.004.

摘要

摘要：传统 BP 神经网络存在着网络结构参数确定过于依赖经验、易于陷入局部解等缺陷，为了改进 BP 神经网络模型的应用缺陷，提出优化GA-BP算法，通过GA算法优化BP神经网络拓扑结构和网络参数初始值的选取过程，并且为了验证模型的可行性，以某银行短期理财产品营销的客户历史数据作为实证研究对象，并通过与BP 神经网络模型的对比实验，验证该模型可以更精确地预测银行理财产品的客户营销结果。实验结果表明将该模型用于对金融产品营销数据的仿真计算，可以更精确地预测未来营销结果。

Abstract

The traditional BP neural network has some application problems.For example

the network structure parameter is too dependent on experience and easy to fall into local solution.In order to improve the application defects of BP neural network model

the optimization GA-BP algorithm to optimize BP neural network topology and the selection process of network initial parameter value is proposed.In order to verify the feasibility of the model

marketing customer historical data of a bank short-term financial products as the research object is used to validate the model which could more accurately predict the customer compared with BP neural network model.The test results show that the model could be applied to analysis financial product marketing data and more accurately predict the future marketing results.

关键词

Keywords

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