基于改进GA-BP神经网络的金融产品营销预测

简介：
本研究提出一种改进的遗传算法与BP神经网络结合的方法（GA-BP），用于提升金融产品营销效果的预测准确性。通过优化模型参数，增强其在复杂市场环境中的适应能力，为金融机构提供更精确的数据支持和决策依据。 摘要：传统BP神经网络在结构参数确定上过于依赖经验，并且容易陷入局部最优解的问题。为解决这些问题并改进BP神经网络的应用效果，本段落提出了一种优化后的GA-BP算法，利用遗传算法（GA）来优化BP神经网络的拓扑结构和初始权重设置。为了验证该模型的有效性，选取某银行短期理财产品的客户历史数据作为研究对象，并通过与传统BP神经网络模型进行对比实验，结果显示改进后的模型能够更准确地预测理财产品营销的结果。实验表明，在金融产品营销数据分析中应用此优化算法可以显著提高未来市场趋势的预测精度。