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摘要:
针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,而线性组合预测方法在建模与预测方面存在着较大的局限性,提出了一种基于模糊神经网络的预测上市公司财务危机的非线性组合建模与预测方法,并给出了相应的混合学习算法.通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高、学习与泛化能力强和适应性广的优点.
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文献信息
篇名 企业财务危机非线性组合预测方法及实证
来源期刊 系统工程理论方法应用 学科 经济
关键词 模糊神经网络 组合预测 多元线性分析
年,卷(期) 2004,(3) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 222-225
页数 4页 分类号 F224
字数 3808字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2542.2004.03.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李秉祥 西安理工大学工商管理学院 164 2010 24.0 39.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
组合预测
多元线性分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统管理学报
双月刊
1005-2542
31-1977/N
大16开
上海市华山路1954号
1992
chi
出版文献量(篇)
2475
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5
总被引数(次)
45592
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