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基于PSO-BP和FOA-BP神经网络的财务危机预警模型比较

2018-08-17分类号:F275

【作者】王玉冬  王迪  王珊珊  
【部门】哈尔滨理工大学经济与管理学院  
【摘要】国内对BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,BP神经网络具有收敛速度慢,易导致局部最优解的缺陷,对此国内很多学者采用粒子群算法改进此缺陷。文章采用果蝇算法和粒子群算法构建神经网络预警模型,结合PSO-BP和FOA-BP神经网络模型原理,选取高新技术企业财务数据进行实证研究,结果表明:通过果蝇算法优化BP神经网络预测企业财务危机是有效的,且总体预测准确度高于PSO-BP神经网络模型。
【关键词】PSO-BP神经网络  FOA-BP神经网络  果蝇优化算法  高新技术企业  财务危机预警
【基金】国家自然科学基金资助项目(71173063);国家自然科学基金青年项目(71203047);; 黑龙江省科技攻关项目(科学基金资助项目(GB14D201);; 黑龙江省哲学社会16GLB05)
【所属期刊栏目】统计与决策
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