【摘 要】
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基于美国最大的P2P平台Lending Club2019年的个人借款数据,尝试将深度学习方法引入个人信用风险评估领域,与集成学习构建串联结构的组合学习模型.具体做法是将深度神经网络的隐藏层作为“特征提取器”,将原始变量转换为更高层次的抽象特征后输入随机森林、XGBoost、LightGBM和CatBoost 4种集成学习模型进行训练.研究结果表明,4种集成学习模型之间差距不大,随机森林表现最好,LightGBM训练速度最快;稀疏自编码器相比深度神经网络和主成分分析更适合作为集成学习的特征提取器,尤其是对B
【机 构】
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复旦大学经济学院,上海200433
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基于美国最大的P2P平台Lending Club2019年的个人借款数据,尝试将深度学习方法引入个人信用风险评估领域,与集成学习构建串联结构的组合学习模型.具体做法是将深度神经网络的隐藏层作为“特征提取器”,将原始变量转换为更高层次的抽象特征后输入随机森林、XGBoost、LightGBM和CatBoost 4种集成学习模型进行训练.研究结果表明,4种集成学习模型之间差距不大,随机森林表现最好,LightGBM训练速度最快;稀疏自编码器相比深度神经网络和主成分分析更适合作为集成学习的特征提取器,尤其是对Boosting类模型效果的提升更为明显.
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在级联开关变换器中,负载变换器前馈电流纹波可重塑源变换器的输出电压纹波,导致源变换器的稳定性发生变化.以峰值电压纹波(PVR)控制Buck变换器级联峰值电流模式(PCM)控制Boost变换器为例,研究了级联开关变换器中源变换器的稳定性机理.首先,展示了负载变换器前馈电流纹波对源变换器稳定性的影响,分析了源变换器随所选电路参数变化的分岔行为;其次,建立了级联开关变换器具有3种开关状态序列的离散映射模型,推导了其在不动点邻域内的Jacobi矩阵,通过监测Jacobi矩阵的特征根轨迹明晰了源变换器随所选电路参数
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