Resumen

Se propone un modelo de máquina de vectores de soporte difusa de mínimos cuadrados (LS-FSVM) que integra las ventajas de la máquina de vectores de soporte difusa (FSVM) y el método de mínimos cuadrados para la evaluación del riesgo crediticio. En el modelo propuesto LS-FSVM, el propósito de incorporar los conceptos de conjuntos difusos es añadir capacidad de generalización e insensibilidad a los valores atípicos, mientras que se adopta el método de mínimos cuadrados para reducir la complejidad computacional. Con fines ilustrativos, se utiliza un conjunto de datos de riesgo crediticio del mundo real para probar la efectividad y robustez de la metodología propuesta LS-FSVM.

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Máquina de vectores de soporte; Máquina de vectores de soporte difuso; Método de mínimos cuadrados; Evaluación de riesgo crediticio; Conjuntos difusos; Complejidad computacional
• Keywords:Support vector machine; Fuzzy support vector machine; Least squares method; Credit risk evaluation; Fuzzy sets; Computational complexity