随着电子商务的迅速发展，信用风险对电子商务发展的影响越来越重要。用风险已成为电子商务业务最重要的风险之一。文结合公司的会计指标和电子商务的经营能力，建立了电子商务信用风险预测指标，并运用主成分分析法筛选了指标。中可以使用向量回归来预测电子商务的信用风险。验证明，该方法比矢量回归机和标准神经网络具有更高的分类精度，证明了该方法的可行性和优越性，并建立了可靠的风险预测系统。子商务信用。
供依据。着电子商务的飞速发展，信用风险已成为电子商务企业最重要的风险之一。
难知道卖方是否可以准时交货以及货物数量是否得到保证。卖方的角度来看，他们无法理解买方是否可以按时和全额交付货物。双方之间的交易过程中，经常会出现失衡，诈骗，欺诈性样本，假交易，假冒商品，合同欺诈，在线拍卖，拍卖和侵犯版权的情况。费者的合法权益。此产生的交易不可靠，电子商务的信用问题已成为限制电子商务健康，快速发展的瓶颈。此基础上，近年来，政府和企业逐渐考虑了电子商务信用体系的建设，并开始为企业和个人建立标准化的信用体系。于电子商务的飞速发展，近二十年来，国内外学术界对这种新型的交易方式进行了广泛的研究。是，关于电子商务信用风险的研究很少，冷库安装主要是在加拿大和国外。过关注电子商务的培训机制和信用风险机制，很少有研究致力于评估电子商务信用风险的方法。前的国家研究方法主要是综合评估，统计分析和人工智能方法，但是张兰义和颜丹文已经开发了允许逐步加权评估的电子商务评估方法。
明和他的合作者使用多维统计分析方法对与电子商务相关的信用风险进行分类，并获得了更好的分类结果。评估指标方面，魏明霞等人从网上购物者对信用风险感知的角度出发，整理出了一套评估指标。消费者的认知度很高，但尚未形成完整的评价指标体系。外研究人员主要针对信用风险评估的数学模型，例如信封分析，将信用风险评估应用于特定应用的电子商务环境中。自chenga和chian的数据（DEA），以建立用于电子商务交易的个人信用评级模型。中，数学模型主要使用决策树和神经网络建立。Wang和他的同事使用马尔可夫链来评估和分析与电子商务相关的信用风险。前，国内外电子商务信用风险的预测方法主要是基于全值法，改进的方法和统计分析方法与模糊数学相结合的方法。
究表明，人工智能方法的信用风险评估的准确性优于其他方法。持向量机在形成小样本方面优于其他人工智能方法，并且该方法的泛化能力非常强。持向量法目前主要应用于金融领域的信用风险评估，而电子商务信用风险的评估属于低风险。外，当前的研究集中在电子商务信用风险的两级分类上：在考虑特定于企业的会计指标的同时，不可能准确地预测企业信用风险的水平。估指标，并且未考虑企业的运营电子商务能力。此基础上，本文提出利用主成分分析法和库房冷藏库机组合模型来预测与电子商务相关的信用风险。时，它不仅考虑了公司的会计指标，冷库安装还考虑了其电子商务运营能力。
立更全面的考核指标体系。证分析表明，该方法具有较高的预测准确性和效率，并为企业提供了预测电子商务信用风险的基准。模型的主成分分析（PCA）和支持向量回归（SVR）功能如下：主成分分析用于减少属性，输入索引数向量向量回归机减少，而向量向量回归机用于输入索引。
析处理并获得信用风险预测值。此，将这两种方法串联组合，即，将主成分分析处理的结果用作载波矢量机的输入，并且将这两种方法进行组合，例如如图所示。
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