基于LSTM神经网络预测第三方公交移动支付盈利的探究

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

英文篇名：Research on Predicting the Profit of Third Party Bus Mobile Payment Based on LSTM Neural Network 作者：燕娜 ; 王双义 ; 廉雯心 英文作者：YAN Na;WANG Shuang-yi;LIAN Wen-xin;Shandong University of Science and Technology; 关键词：公交移动支付 ; 第三方支付平台 ; 双边效用 ; 利润模型 ; LSTM神经网络 英文关键词：public transport mobile payment;;third-party payment platform;;bilateral utility;;profit model;;LSTM neural network 中文刊名：TXDY 英文刊名：Telecom Power Technology 机构：山东科技大学; 出版日期：2019-03-25 出版单位：通信电源技术 年：2019 期：v.36;No.183 语种：中文; 页：TXDY201903100 页数：2 CN：03 ISSN：42-1380/TN 分类号：254-255

摘要

公交移动支付是基于中国移动手机支付系统实现公交乘坐的手机支付,是公交公司提供用户管理、信息服务等增值服务的一项技术,通常通过第三方支付平台完成。结合双边效用理论,建立公交第三方移动支付平台的利润模型,利用LSTM神经网络,预测安装所有移动支付设备后28天第三方平台的盈利能力。通过Logistic回归与混淆矩阵对模型进行检验,预测结果具有较高的可信度,可为第三方移动支付平台的盈利探究提供理论依据。
        Bus mobile payment is based on China Mobile Mobile Payment System(CMPS) to realize mobile payment for bus rides. It is a technology for bus companies to provide user management,information services and other value-added services,usually through a third-party payment platform. Based on the bilateral utility theory,a profit model of the third-party mobile payment platform for public transport is established. LSTM neural network is used to predict the profitability of the third-party platform 28 days after the installation of all mobile payment devices. Logistic regression and confusion matrix are used to test the model. The predicted results have high reliability,which can provide theoretical basis for the profit exploration of third-party mobile payment platform.

引文

[1]虞楚虹.第三方移动支付的发展模式与定价策略研究[D].杭州:浙江大学,2016.
    [2]叶浩宇,王美玲,邵莉,等.第三方支付的商业模式研究[J].金融天地,2017,(3):307.
    [3]杨玲,帅青红.第三方互联网支付平台的盈利分析[J].计算机应用研究,2014,31(3):773-775.