一种基于LSTM神经网络的智能化铁路运费贷风险预警系统

本发明公开了一种基于LSTM神经网络的智能化铁路运费贷风险预警系统，包括数据采集模块：实时采集客户的运输量、财务状况、贷款还款记录等数据；数据预处理模块：对采集到的原始数据进行清洗、归一化和特征提取；LSTM模型训练与预测模块：基于历史数据训练LSTM模型，并利用训练好的模型进行违约风险预测；预警输出模块：根据模型的预测结果，输出预警信号，提示潜在的违约风险。本发明采用长短期记忆(LSTM)神经网络对铁路货运客户的运输量和财务数据进行时间序列建模与分析。相比传统的信用风险评估方法，LSTM能够更有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系，为预测客户未来违约风险提供了更高的准确性。