基于GWO-SVM的财务困境预测模型研究

• 作者: 孙嘉楠 齐丽
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 灰狼优化算法 支持向量机 财务困境预测 遗传算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3032字
• 语种: 中文

摘要

为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型.研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困境预测预测提供了新的方法和途径,从而为企业战略的制定和调整以及投资者的决策提供了重要的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙嘉楠		11	27	3.0	4.0
2	齐丽		1	1	1.0	1.0