基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络模型的企业财务危机预警模型研究

被引：20

作者：

吴冲 ^{[1
]}

刘佳明 ^{[1
]}

郭志达 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学管理学院

[2] 大连交通大学经济管理学院

来源：

运筹与管理 | 2018年 / 27卷 / 02期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

改进粒子群算法; 模糊聚类; 概率神经网络; 平滑参数; 财务危机预警;

D O I：

暂无

中图分类号：

F275 [企业财务管理]; F832.51 [];

学科分类号：

摘要：

为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期预警方面具有一定效用。

引用

页码：106 / 114+132 +132

页数：10

共 15 条

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