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| 基于优化BP神经网络模型的上市公司财务危机预警 | |
| 作者姓名： | 周喜 刘胜辉 |
| 作者单位： | 湖南商学院会计学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(项目编号:71103060);湖南省教育科学“十二五”规划项目(项目编号:KJX011CGD026);湖南省教育厅科学研究项目(项目编号:11C0735)资助 |
| 摘 要： | 利用粗糙集的约简技术对上市公司的预警指标进行约简,降低神经网络的复杂性和提高网络预测速度及精度,采用遗传算法作为神经网络模型的前置装置,对网络输入端的初始值和阀值进行最优化,缩短网络训练时间,提高了网络的预测精度。实证研究显示,优化模型的财务危机预测精度高于传统BP神经网络模型的预测精度。 |
| 关 键 词： | 上市公司 财务危机预警 粗糙集 遗传算法 神经网络 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |