论文部分内容阅读
随着中国电信行业的迅速发展，提高电信客户信用评估的准确度和科学性及其重要。文中针对BP神经网络的不足之处，研究了将粒子群算法应用于BP神经网络的优化问题，主要是将PSO算法运用于优化BP神经网络的权值，并通过对电信客户行为属性的统计分析，将其作为客户信用度预测砰估的依据，建立了信用度评估模型，并用Matlab软件及其神经网络工具进行仿真和计‘算。实验表明，新模型采用的算法具有收敛速度快，预测精度高的优点，是一种有效的电信用户信用度评估模型。