基于RBF网络的房地产企业经营状况评价模型

• 作者: 孙法国 王晓东 薛红
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: RBF神经网络 上市房地产企业 经营状况 评价模型
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 423-427
• 分类号: TP391|F224
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8341.2011.03.025

摘要

针对传统RBF网络选取初始凝聚点的不足,提出了一种新的选择初始凝聚点的方法.利用我国2010年第一季度的66家上市房地产企业的财务数据,建立了基于改进RBF网络的且具有4个财务指标的上市房地产企业经营状况的评价模型,并利用2010年第二季度的30家上市房地产企业作为测试样本对该模型的推广能力进行了检验.仿真结果表明,新算法比传统的RBF算法具有更强的分类能力,基于改进RBF神经网络的评价模型能够有效的预测上市房地产企业的经营状况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛红	西安工程大学理学院	137	614	13.0	18.0
2	王晓东	西安工程大学理学院	40	180	7.0	11.0
3	孙法国	西安工程大学理学院	28	62	5.0	6.0