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摘要:
本文以资产负债率等在内的20个主要财务指标为输入层参数,以财务状况为输出层参数,选用trainlm训练函数,构建20×38×14×1四层结构的中小企业财务危机BP神经网络预测模型,并进行精度验证和实用证实。结果表明:该BP神经网络模型具有较好的预测能力和较高的预测精度,其训练输出值的错误率为4.29%、预测输出值的错误率为5%;与traingdm和traingd函数相比,trainlm训练函数的精度最高、训练时间最短。
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大数据
科技型
中小企业
财务危机
随机森林
BP神经网络
浅析中小企业财务危机的成因
中小企业
财务危机
成因
内容分析
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文献信息
篇名 基于BP神经网络模型的中小企业财务危机预测与分析
来源期刊 财会通讯:综合(中) 学科 经济
关键词 BP神经网络 财务危机 预测 训练函数
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 113-114
页数 2页 分类号 F275
字数 语种
DOI
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 陈祥碧 26 27 3.0 3.0
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2015(0)
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
财务危机
预测
训练函数
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
财会通讯:中
月刊
1002-8072
42-1103/F
武汉市武昌紫阳东路45号
38-193
出版文献量(篇)
7808
总下载数(次)
25
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