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基于LSTM深度神经网络的金融风险控制模型设计与实现
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基于LSTM深度神经网络的金融风险控制模型设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-15页
　　　　1.1 研究背景及意义第9-11页
　　　　　　　　1.1.1 研究背景第9-10页
　　　　　　　　1.1.2 研究意义第10-11页
　　　　1.2 国内外研究现状第11-13页
　　　　　　　　1.2.1 国外研究现状第11-12页
　　　　　　　　1.2.2 国内研究现状第12-13页
　　　　1.3 本文主要内容及章节安排第13-15页
2 相关技术介绍第15-28页
　　　　2.1 引言第15页
　　　　2.2 神经网络基础第15-24页
　　　　　　　　2.2.1 神经网络概述第15-16页
　　　　　　　　2.2.2 BP神经网络算法流程第16-18页
　　　　　　　　2.2.3 BP神经网络的缺点及不足第18-19页
　　　　　　　　2.2.4 常用的激活函数第19-22页
　　　　　　　　2.2.5 正则化方法第22-24页
　　　　2.3 循环神经网络第24-27页
　　　　　　　　2.3.1 循环神经网络概述第24-25页
　　　　　　　　2.3.2 RNN训练过程第25-26页
　　　　　　　　2.3.3 长短期记忆神经网络第26-27页
　　　　2.4 本章小结第27-28页
3 特征变量的描述及预处理第28-51页
　　　　3.1 引言第28页
　　　　3.2 征信数据描述及预处理第28-36页
　　　　　　　　3.2.1 本文使用的征信数据描述第29-30页
　　　　　　　　3.2.2 征信变量类型描述第30-31页
　　　　　　　　3.2.3 征信变量缺失值处理方法第31-33页
　　　　　　　　3.2.4 征信单变量指标筛选第33-36页
　　　　3.3 非平衡数据分析第36-39页
　　　　　　　　3.3.1 金融数据非平衡性介绍第36-37页
　　　　　　　　3.3.2 非平衡数据的预处理第37-39页
　　　　3.4 非平衡数据环境下风控模型构建第39-45页
　　　　　　　　3.4.1 逻辑回归第39-40页
　　　　　　　　3.4.2 随机森林第40-41页
　　　　　　　　3.4.3 BP神经网络第41-42页
　　　　　　　　3.4.4 XGBoost第42-45页
　　　　3.5 实验与实验结果分析第45-50页
　　　　　　　　3.5.1 实验结果评价准则第45-48页
　　　　　　　　3.5.2 实验结果与分析第48-50页
　　　　3.6 本章小结第50-51页
4 基于LSTM风险控制模型的设计与验证第51-65页
　　　　4.1 引言第51页
　　　　4.2 LSTM模型构建第51-56页
　　　　　　　　4.2.1 LSTM模型结构第51-52页
　　　　　　　　4.2.2 LSTM算法流程第52-55页
　　　　　　　　4.2.3 LSTM模型训练过程第55页
　　　　　　　　4.2.4 LSTM模型参数说明第55-56页
　　　　4.3 参数调整及优化第56-62页
　　　　　　　　4.3.1 网络层层数及每层节点数调整第56-59页
　　　　　　　　4.3.2 激活函数调整第59-60页
　　　　　　　　4.3.3 损失函数及优化函数调整第60-61页
　　　　　　　　4.3.4 批处理数量(Batch Size)调整第61-62页
　　　　4.4 实验及实验结果分析第62-64页
　　　　4.5 本章小结第64-65页
5 总结与展望第65-67页
　　　　5.1 总结第65-66页
　　　　5.2 展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-74页
附录第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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