基于PSO-BP和FOA-BP神经网络的财务危机预警模型比较

被引：17

作者：

王玉冬

王迪

王珊珊

机构：

[1] 哈尔滨理工大学经济与管理学院

来源：

统计与决策 | 2018年 / 34卷 / 15期

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;

D O I：

10.13546/j.cnki.tjyjc.2018.15.043

中图分类号：

F275 [企业财务管理];

学科分类号：

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。

引用

页码：177 / 179

页数：3

共 6 条

[1] 基于果蝇-BP的风水协同发电控制[J].王蒙,杨秀媛,张丽,李庆. 电气工程学报.2016(10)
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