基于果蝇算法的广义回归神经网络在财务预警中的应用  

作　　者：张晓燕[1] 

机构地区：[1]广东机电职业技术学院,广州510515

出　　处：《财会月刊（下）》2016年第10期91-94,共4页Finance and Accounting Monthly

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。

关 键 词：财务预警 果蝇算法 广义回归神经网络 网络优化 

分 类 号：F275[经济管理—企业管理]