基于BP神经网络和Logistic回归的农户信用评价研究的开题报告

基于BP神经网络和Logistic回归的农户信用评价
研究的开题报告
一、选题背景与意义
随着农业现代化进程的加速，农村金融的工作也在逐步扩展，其中
农户信用评价是农村金融工作的重要组成部分。

农户信用评价旨在通过
量化评估农户的信用水平，为农村金融机构提供科学依据，提高贷款管
理的准确性和效率。

但是，传统的农户信用评价方法受制于环境因素、
难以量化，同时因为计算复杂度高、变量过多等问题，导致评价结果不
够准确。

因此，有必要寻求一种基于计算机技术的先进评估方法。

本文选取BP神经网络和Logistic回归两种方法，试图将其应用于农户信用评价中。

BP神经网络具有自学习和自适应等特点，可以通过训练
样本进行学习，从而得到对未知数据的准确预测结果。

Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法，具有简单、易于实现、对异
常数据具有一定的鲁棒性等优点。

通过对比这两种方法在农户信用评价
中的应用效果，可以探究出一种更合适农户信用评价的方法。

二、研究内容
本文主要研究内容包括以下方面：
1. 概述农户信用评价的相关背景和意义，介绍BP神经网络和Logistic回归的理论基础。

2. 收集与整理农户信用评价的相关数据，包括个人信息、贷款信息、还款记录等。

对这些数据进行预处理和特征工程，以便于之后的建模和
预测。

3. 建立农户信用评价模型。

分别采用BP神经网络和Logistic回归两种方法，建立评价模型，并训练该模型。

在训练过程中，可以使用交叉
验证和网络正则化等方式提高模型的泛化性能。

4. 评估模型的性能。

通过对比BP神经网络和Logistic回归两种方法在农户信用评价中的应用效果，评估模型的性能。

5. 结论和展望。

通过对比评价结果，总结各种方法的优缺点，提出
未来研究方向。

三、研究方法
本文采用数据挖掘和机器学习等方法，包括以下步骤：
1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤。

2. 特征选择：通过分析各个特征之间的相关性、特征重要性等信息，选择出与农户信用评价相关的特征。

3. 建立模型：采用BP神经网络和Logistic回归两种方法建立农户信用评价模型，并对模型进行参数优化。

4. 模型评估：通过比较模型预测结果和实际结果的误差，评估模型
性能。

5. 结论分析：根据比较结果，分析模型的优缺点，提出未来研究方向。

四、预期结果
本文预期的主要成果有以下几个方面：
1. 收集和整理与农户信用评价相关的数据，并进行预处理和特征选
择以便于建模。

2. 建立基于BP神经网络和Logistic回归的农户信用评价模型，并进行参数优化。

3. 通过比较两种方法在评价性能上的表现，总结各种方法的优缺点。

4. 提出未来研究方向，为农户信用评价提供更为科学的方法。

五、可能存在的问题及解决方案
在研究过程中，可能会存在以下问题：
1. 数据的质量可能会影响模型的性能。

为了保证数据的准确性和完
整性，可以通过人工检查和数据核实的方式进行验证。

2. 训练BP神经网络模型的计算量可能较大，需要使用高性能计算机。

可以采用分布式计算和GPU加速等方法提高计算速度。

3. 模型的泛化能力可能存在问题，预测结果可能会受到训练数据的
影响。

可以采用交叉验证和网络正则化等方法提高模型的泛化性能。

六、参考文献
[1] 杨帆. 基于Logistic回归的农户信用评价研究 [J]. 城市建设理论
研究, 2015(12): 100-105.
[2] 宋丽霞, 吕琳, 栗业飞. 基于BP神经网络的农户信用评价研究 [J]. 现代计算机(专业版), 2019, 30(11): 152-154+196.
[3] 夏楠. 改进BP神经网络在农户信用评估中的应用 [J]. 计算机与
数字工程, 2019(01): 190-192.。