【摘 要】
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该文运用组合预测的思想,提出了通过感知器、BP、Elman和LVQ等不同的具有代表性的神经网络模型,将多元线性回归和logistic回归两单一方法进行组合,并分别应用于某商业银行的
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该文运用组合预测的思想,提出了通过感知器、BP、Elman和LVQ等不同的具有代表性的神经网络模型,将多元线性回归和logistic回归两单一方法进行组合,并分别应用于某商业银行的个人信用评估,其结果表明:感知器、BP、Elman和LVQ神经网络组合预测方法精确度不尽相同,但总体上能够获得比多元线性回归和logistic回归更高的预测精度,尤其在避免纳伪错误方面更具优势.
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