基于优化概率神经网络的制造业财务预警研究

• 作者: 张丹 曹红苹
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 财务预警 概率神经网络 粒子群算法 主成分分析
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 93-96,100
• 页数: 5页
• 分类号: F275
• 字数: 3570字
• 语种: 中文

摘要

财务预警通过对企业相关指标分析构建出预测模型,达到对其风险进行预测的目的,可为利益相关者的关联决策提供依据,使得预警效率的研究成为重点.以90家制造企业的相关数据构成样本搭建概率神经网络模型进行预警研究,为提升模型的效率,引入粒子群算法对模型进行优化.实证分析中得出,未用粒子群算法优化前模型的预测准确率为87.5%,经优化后模型的预测正确率为93.75%.则使用粒子群算法对神经网络的优化的可行性较高,这可做为财务预警研究的一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹红苹	上海工程技术大学管理学院	13	31	3.0	5.0
2	张丹	上海工程技术大学管理学院	4	0	0.0	0.0