基于PSO-RBF神经网络的轮胎企业财务困境预警模型的建立与仿真研究  

Establishment and Simulation Research of Financial Distress Warning Model for Tire Enterprises based on PSO-RBF Neural Network

作　　者：胡宇航 于昊 戴博文 田丰 

机构地区：[1]武汉东湖学院

出　　处：《中国轮胎资源综合利用》2025年第2期156-158,共3页China Tire Resources Recycling

摘　　要：本文研究目的是提升轮胎企业财务预警系统的准确性,提出创新的财务危机预测方案——PSO-RBFNN预警模型,该方案融合径向基函数神经网络(RBFNN)与粒子群优化算法(PSO)。初期选定24个核心财务指标,反映企业财务状况,构建RBFNN初步架构。随后,搜集并分析84家轮胎企业的财务数据,以此训练与优化模型。训练阶段,运用粒子群算法调整神经网络参数。最终,开发出针对轮胎企业的定制化RBFNN财务困境预警模型,并通过仿真实验全面评估其效能与可信度。

关 键 词：RBF神经网络 轮胎企业 财务困境 模型与仿真 

分 类 号：F27[经济管理—企业管理]