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bank transaction data modeling by optimized hybrid machine learning merged with ARIMA

Journal of Management Analytics 2020年第4期7卷 624-648页

作者： A.Kullaya Swamy B.Sarojamma S.G.Govt.Degree&PG College PilerIndia Department of Statistics Sri Venkateswara UniversityTirupatiIndia

The bank transactions are needed to be modeled to predict the future transactions of the banks based on the previous *** order to achieve efficient modeling of bank data transactions,Deep Belief Network(DBN)and Neural network(NN)classifiers are used in this ***,the bank transaction data such as transaction count and amount are subjected to feature extraction to extract the statistical ***,the extracted data are modeled using the combination of DBN and NN models,where the average modeled output from both the network is considered as the final *** above procedure is utilized for the two prediction models such as transaction count and transaction ***,the transaction count from prediction model 1 is subjected to the Auto-Regressive Integrated Moving Average(ARIMA)model to compute the relationship between the transition count and transition ***,as the main contribution,the number of hidden neurons in both DBN and NN are optimized or tuned accurately using the hybridized optimization models with Lion Algorithm(LA),and Artificial Bee Colony(ABC)named L-ABC *** average of entire transactional amounts,*** modeled outputs are matched with the actual data to validate the performance of the implemented model.

关键词： bank data transaction time series modeling Deep Belief Network Neural Network Lion Algorithm Artificial Bee Colony algorithm

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