基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警

被引：20

作者：

周辉仁 ^{[1
]}

唐万生 ^{[1
]}

任仙玲 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津大学系统工程研究所

[2] 中国海洋大学经济学院

来源：

系统管理学报 | 2010年 / 19卷 / 01期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

递阶遗传算法; BP神经网络; 模式分类; 财务预警;

D O I：

暂无

中图分类号：

C931 [管理技术与方法];

学科分类号：

12 ; 1201 ; 1202 ; 120202 ;

摘要：

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较。结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意。根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的。

引用

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共 10 条

[1] 基于遗传算法和梯度下降的RBF神经网络组合训练方法 [J].