遗传算法选择性集成多分类器的企业财务困境预测

被引：5

作者：

韩建光 ^{[1
]}

惠晓峰 ^{[1
]}

孙洁 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学管理学院

[2] 浙江师范大学工商管理学院

来源：

系统工程 | 2010年 / 08期

关键词：

财务困境预测; 多分类器; 遗传算法; 选择性集成;

D O I：

暂无

中图分类号：

F273 [企业生产管理];

学科分类号：

1202 ; 120202 ;

摘要：

为了更加有效地进行企业财务困境预测,本文提出了基于遗传算法选择性集成的多分类器系统。与事先静态给定系统内部基本分类器组成不同,该方法以组合系统预测准确率为优化目标,无需度量各基本分类器之间的差异性,可以动态挖掘最优组合系统。实证研究中以中国上市公司为研究对象,以10折交叉验证准确率作为评价标准,结果表明该方法显著优于全集成以及单分类器最优模型。

引用

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共 5 条

[1] 遗传算法优化灰色案例推理的财务困境预测 [J].