基于BP神经网络的农产品供应链金融应收账款信用风险评估研究

基于BP神经网络的农产品供应链金融应收账款信用风险评估研究【摘要】随着互联网技术的发展和普及，农产品供应链金融已逐渐成为供应链金融发展的一个重要方向。然而，农产品供应链金融中的应收账款信用风险成为制约

BP 基于神经网络的农产品供应链金融应收账款信用风险评 估研究 【摘要】随着互联网技术的发展和普及，农产品供应链金融已逐渐成为供应链金融发 展的一个重要方向。然而，农产品供应链金融中的应收账款信用风险成为制约其发展 BP 的关键因素之一。本文以神经网络为基础，对农产品供应链金融的应收账款信用风 BP 险进行评估研究。通过构建神经网络模型，对应收账款的信用风险进行预测和评 估，为农产品供应链金融提供可靠的风险控制手段。 BP 【关键词】神经网络、农产品供应链金融、应收账款、信用风险、评估 一、引言 农产品供应链金融是指通过金融手段为涉农企业提供融资支持，解决其农产品销售所 需资金的一种金融服务模式。农产品供应链金融具有促进农产品流通、提高农产品附 加值、促进农村经济发展等重要作用。然而，随着农产品供应链金融的发展，应收账 款信用风险成为制约其健康发展的关键因素。应收账款信用风险主要包括债务人的违 约风险和付款延期风险。 BP 二、神经网络原理 BP 神经网络是一种常用的人工神经网络模型，其基本原理是模仿人脑中神经元的工作 BP 方式。神经网络具有自学习和自适应能力，可以通过输入数据进行训练，并根据训 练结果对未知数据进行预测和分类。 三、农产品供应链金融应收账款信用风险评估模型 1. 数据收集与预处理 收集农产品供应链金融中的相关数据，包括供应商信息、债务人信息、历史交易记录 等。对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。 2. 数据特征提取 根据收集到的数据，提取能够反映应收账款信用风险的特征，包括供应商的经营历 史、债务人的还款能力、还款历史等。 3. BP 神经网络模型构建 BPBP 根据提取到的特征，构建神经网络模型。神经网络包括输入层、隐藏层和输出