作者：邬建平; 周希良核主成分分析改进的粒子群算法bp神经网络算法电子商务信用风险预警
摘要：用核主成分分析法（KPCA）、改进的粒子群算法（MPSO）和BP神经网络构建电子商务信用风险预警模型（KPCA-MPSO-BP）。首先,用核主成分分析（KPCA）对电子商务信用风险指标进行降维处理,接着用改进的粒子群算法（MPSO）对BP神经网络的惯性权重和阈值进行搜索,确定惯性权重和阈值的大小,再用BP神经网络对电子商务信用风险的13家企业的数据作为训练集,对其进行训练,用另外5家企业的数据作为测试集,对其进行测试。实验结果表明：KPCA-MPSO-BP模型预警的误差最小,说明组合模型是合理的。
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