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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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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
出处 《财会月刊(下)》 北大核心 2016年第10期91-94,共4页 Finance and Accounting Monthly
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