基于果蝇算法的广义回归神经网络在财务预警中的应用

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中文摘要：鉴于大部分企业缺乏有效的危机预警模型,本文提出了一种CVFOA-GRNN财务预警模型.首先对104家企业近三年财务数据进行T检验和主成分分析,选出代表性指标.随后基于修正的FOA初始值和步长值,提出了混沌变步长果蝇算法(CVFOA).这种方法提高了果蝇算法在GRNN网络优化中的性能,并将果蝇算法的全局优化性和GRNN的非线性相结合,建立了CVFOA-GRNN模型.研究结果表明:CVFOA-GRNN模型预警准确率高于GRNN模型和传统的BP模型,可以较好地拟合复杂财务数据.

作者：

张晓燕

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作者单位：

广东机电职业技术学院,广州510515

关键词：

财务预警果蝇算法广义回归神经网络网络优化

出版年：

2016

财会月刊(理论版)

武汉出版社武汉市会计学会

财会月刊(理论版)

影响因子：0.384

ISSN：1004-0994

年,卷(期)：2016.(10)

参考文献量3