基于改进BP神经网络的现金流预测
2009-01-10分类号:O211.61;F275
【部门】中原工学院理学院 中原工学院电子信息学院
【摘要】运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
【关键词】弹性梯度下降法 启发式学习算法 时间序列
【基金】国家自然科学基金资助项目(10572125);; 河南省科技厅自然科学基金资助项目(0611052500);; 河南省普通高等学校人文社科重点研究基地资助项目(XZ2006401)
【所属期刊栏目】统计与决策
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