混合型核函数在银行定期存款业务中的应用

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1、中图分类号Q212UDC510学校代码!Q§三三密级公珏硕士学位论文混合型核函数在银行定期存款业务中的应用Theapplicationofthemixedkernelfunctioninthefixedtermdepositofthebank作者姓名：张丽鹤学科专业：概率论与数理统计研究方向：数据分析学院(系、所)：数学与统计学院指导教师：许青松副指导教师：论文答辩日期型2：!L9答辩委员会主席中南大学2012年11月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注

2、和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：’巡日期：塑计卫月互日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文：同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通

3、过网络向社会公众提供信息服务。作者签名二燧导师签名班日期：互龇月望日混合型核函数在银行定期存款业务中的应用摘要：银行的主要业务之一是定期存款，定期存款的数目是银行的生命线，市场竞争大，营销活动的效果差，单靠提高存款利率已不能解决问题。目前数据挖掘技术已被广泛应用于银行业务中，而作为一种新兴的数据挖掘方法支持向量机(SVM)，能否对银行定期存款业务起到指导性作用还有待研究。支持向量机(SVM)作为一种新兴的机器学习方法发展迅猛，其选用的核函数和参数制约着分类和回归的效果。然而局部核和全局核各有利弊，核参数和模型参数的选择也往往取决于经验

4、，这些在一定程度上限制了SVM算法的实际应用。因此，本文研究了将局部、全局核组合起来的SVM分类器及其对应模型的参数综合寻优问题。本文做的工作：(1)用局部核函数和全局核函数的线性组合构造混合型核函数，用此混合型核构造的模型本质上是一个集成分类器。(2)将非启发式式算法——网格搜索算法用于混合核模型所有参数的综合寻优。(3)将启发式算法——动力粒子群算法用于混合核模型所有参数的综合寻优。(4)针对银行定期存款业务定制率较低的问题，对银行客户建立混合核的SVM模型，为银行划分出了精准的客户，并用回归模型找到了客观上影响客户定制此业务的关

5、键因素，从而对银行营销活动提出了方向性的建议。本文的创新点有三个：(1)从混合核的角度构造SVM分类组合器；(2)在单核的网格搜索和MPSO算法基础上，用混合核充当改造的单核，未增加算法复杂度。(3)对MPSO算法的速度更新公式改造，加快收敛速度。关键词：混合型核SVM，参数寻优，网格搜索算法，动量粒子群算法，定期存款分类号：0212TheapplicationofthemixedkernelfunctioninthefixedtermdepositofthebankAbstract：Oneofthemainbusinessesofa

6、bankISthefixedtermdeposit．Itplaysanimportantroleinthedevelopmentofthebank．Thedataminingtechnologyhasbeenusedinbankingwidely．Asanewlyandfamousdataminingmethod，SVMisappliedintothedepositbusinesstogetadirectivesuggestiontothemarket．SupportVectorMachine(SVM)hasbeendeveloped

7、rapidlyasanewmachinelearningmethod．KemelfunctionsandtheparametersofSVMhaveanimportantaffectionontheclassifier．Thisstudyfocusesonthecombinationoflocal，globalkemelsforSVMclassifiers，applyingglobalsearchforoptimizationofmodelparameters．thesisconsistsofthreeparts：(1)Amixtur

8、eofkemelsisbuiltbyusingalinearcombinationofthelocalkernelfunctionandtheglobalkernelfunction．Thishybridmodelofs