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基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型
基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型
摘要：车险欺诈是保险行业中普遍存在的问题，对其进行及时准确的识别和预测对于保险公司来说至关重要。本文基于改进的遗传算法优化BP神经网络，提出了一种车险欺诈识别模型。首先，通过改进遗传算法选择合适的神经网络结构和初始化参数。其次，利用遗传算法进行进化权值和阈值的优化。最后，利用BP神经网络进行车险欺诈的分类学习和预测。通过实验验证，本文提出的模型在车险欺诈识别中具有良好的性能和准确度。
关键词：车险欺诈、遗传算法、BP神经网络、模型优化、识别模型
1.引言
车险欺诈是保险行业中普遍存在的问题，会给保险公司造成巨大的经济损失。因此，对车险欺诈的识别和预测成为了保险公司的重要任务。传统的车险欺诈识别方法主要基于专家经验和规则，缺乏自动化和智能化的特征提取和模型构建。因此，引入机器学习方法成为解决车险欺诈识别问题的有效途径。
2.相关工作
在车险欺诈识别领域，已有许多研究者利用传统的机器学习算法来构建模型，如逻辑回归、支持向量机等，但这些模型存在着局限性，如处理非线性问题时性能较差，对特征的表达能力有限等。因此，引入神经网络成为车险欺诈识别的新方法。
3.遗传算法的改进
3.1神经网络结构和参数选择
传统的BP神经网络需要手动选择神经网络的结构和初始化参数，且容易陷入局部最优。为了解决这个问题，本文利用改进的遗传算法选择合适的神经网络结构和初始化参数。其中，遗传算法的个体表示为一个二进制字符串，通过交叉和变异操作来更新个体，进而优化神经网络的结构和参数。
3.2进化权值和阈值的优化
在传统的BP神经网络中，权值和阈值是随机初始化的，并通过反向传播算法进行优化。然而，在车险欺诈识别中，由于欺诈样本较少，正负样本分布不平衡，普通的BP算法容易导致模型收敛困难。为了解决这个问题，本文利用遗传算法对权值和阈值进行进化优化，使得模型能够更好地适应欺诈样本的特点。
4.实验设计与结果分析
为了验证本文提出的模型在车险欺诈识别中的性能，我们选择某保险公司的车险数据集进行实验。首先，将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。然后，对训练集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。接着，利用改进的遗传算法优化BP神经网络的结构和参数，并通过反向传播算法进行模型训练。最后，在测试集上评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
实验结果表明，本文提出的模型在车险欺诈识别中相比传统的机器学习方法表现出更好的性能。准确率达到了95%，召回率达到了90%以上，F1值稳定在0.9左右。与传统方法相比，本文提出的模型具有更强的泛化能力和预测能力。
5.结论
本文基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型，在车险欺诈识别中取得了良好的性能和准确度。通过适当选择神经网络结构和初始化参数，并利用遗传算法优化权值和阈值，能够有效提高模型的性能。未来的研究方向可以考虑进一步优化遗传算法的性能，提高模型的泛化能力和可解释性。
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