基于小波支持向量机的企业财务长期预测算法

• 作者: 张福泉 李珊珊
• 来源期刊: 长春大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 小波变换 企业财务长期预测 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: F275

摘要

为了提高企业财务长期预测算法的准确度,提出采用基于小波支持向量机的策略来完成财务预测。将基本小波变换与神经网络相结合,完成财务预测指标特征向量的提取,借助支持向量机的方法对特征向量进行有效降维并得到最优解,再通过最优解来完成分类,从而预测企业财务运行情况。通过将预测结果与样本实际数据对比,证明提出的算法预测准确度高,在企业财务长期预测方面有较强的适用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张福泉	北京理工大学计算机学院	37	62	3.0	6.0
2	李珊珊	福建商学院会计系	12	5	1.0	1.0