财务信息化在企业财务管理中的应用

城市经济的快速发展离不开私营企业、国有企业、中央企业的支持,而提高企业财务管理质量,能够促进企业的快速发展。由此可见,企业财务管理人员应当充分意识到财务管理的要求和方法,侧重进行内部控制、风险评估、财务信息化管理等措施,在完善企业财务管理内部组织框架的过程中解决财务管理的问题。基于此,文章就财务信息化在企业财务管理的应用进行了分析。

基于先验知识的管道流体快速仿真技术研究

随着数字孪生技术的兴起和发展,数据快速传输应用的需求得到了极大的关注。在工业应用领域,存在因复杂环境下传感器无法在适当位置安装,造成孪生体数据不完整的情况出现。针对管道流体状态这类不易实测的信息,常使用有限元仿真的方法获取物体各监测点的变化数据,但传统的有限元仿真分析需要耗费大量的时间成本和计算机资源,无法适用于对数据实时传输有高要求的管道数字孪生系统。文中将多组条件下获得的仿真结果作为先验知识建立仿真数据库,运用K近邻的思想在库中查找与测试集最相似的仿真结果,以该条件下的仿真结果为基准对测试集进行完整数据预测,得到测试条件下的完整仿真数据。实验结果表明,文中所提方法与传统有限元仿真结果精度相一致,仿真效率得到巨大提升,可适用于有数据快速反应需求的管道数字孪生场景。

秸秆颗粒燃料成型参数模糊神经网络预测系统研究

为寻找秸秆颗粒燃料成型过程的最佳生产参数,通过构建成型参数预测系统,采用正交实验分析原料含水率、电机转速2个成型参数对成型燃料松弛密度、单位时间产量和成品燃料热值3个成型技术指标的影响规律,基于实验数据建立成型工艺参数数据库,利用Matlab建立密度、热值、生产率的BP(Back Propagation)神经网络预测模型和模糊神经网络预测模型,将2种模型的预测值与实验值进行对比,得出模糊神经网络预测模型的相对误差平均值为0.72%,预测效果优于BP神经网络预测模型。对建立的模糊神经网络成型参数预测系统进行验证实验,预测值与实验值的相对误差最大为2.08%,绝大部分预测值的相对误差小于1%。研究表明,该模糊神经网络预测系统预测效果较好,能够满足实际预测要求,可运用到秸秆燃料成型实际生产预测中。

基于LSTM的磺化反应釜温度预测方法

针对化学反应釜的温度控制系统具有非线性、滞后性等特性,为了确保磺化反应釜内生产环境的安全稳定,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的磺化反应釜温度预测方法。将全球地表温度历史数据作为磺化反应釜模拟温度输入至LSTM循环神经网络中进行训练,得到温度预测模型;最后通过与循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对比试验,该文所提预测方法各项指标均优,均方误差(Mean Square Error,MSE)为0.16024,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.39882,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.31236,对磺化反应釜温度的预测准确度更高,可有效对磺化反应釜温度进行实时预测。

财政税收对事业单位作用的探索与研究

财政收入在我国各行业中发挥着重要作用,直接关系到社会经济的发展和和谐社会氛围的形成。在此背景下,要实现事业单位的持续稳定发展,就必须优化财政收入。但是,由于多种因素的影响,目前财政收入的功能还存在一些问题。在此基础上,本文研究了财政收入如何影响事业单位的作用。

强化会计基础工作 提高事业单位财务管理水平

会计基础工作质量水平很大程度上决定着事业单位的财务管理水平,与财务管理工作成果之间有较为直接的关系。会计基础工作主要负责准确清楚地记录事业单位在工作中所产生的每笔资金流向,结合会计专业人才的资金流向记录方法,就会非常清晰地呈现资金的来源和流向流水记录,能够为财务管理工作者提供专业的资金流向记录参考,便于提高财务管理工作者的工作效率。本文主要通过分析事业单位财务管理工作特性,把握财务管理工作的核心要义,思考提高事业单位财务管理水平对于促进社会各行各业进步发展的重要意义,分析现阶段事业单位会计基础工作中存在的问题,并提出如何提高会计基础工作水平,以提高事业单位财务管理水平。