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摘要
为了提高电子商务移动支付风险预测精度,针对当前电子商务移动支付风险预测建模过程存在的一些局限性,设计了粒子群算法和支持向量机的电子商务移动支付风险预测模型(PSOSVM)。首先收集大量的电子商务移动支付风险预测历史样本数据,并对其进行预处理,得到训练样本和测试样本集,然后采用粒子群算法和支持向量机联合对训练样本集进行学习,建立可以描述电子商务移动支付风险变化特点的模型,最后采用VC++编程实现电子商务移动支付风险预测仿真测试。结果表明,PSO-SVM克服了当前电子商务移动支付风险预测模型存在的弊端,电子商务移动支付风险预测精度超过90%,而且预测结果稳定可靠,相对其他电子商务移动支付风险预测模型,具有显著优越性。
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单位西安交通工程学院; 经济管理学院
