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传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明：该同步方法在降低变量维数的同时得到较好的预测精度,其得到的优化变量集也具有较强的经济含义。
基于遗传算法的同步优化方法在财务困境预警中的应用
【摘 要】
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传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明：该同步方法在降低变量维数的
【机 构】
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江苏大学工商管理学院,东华大学旭日工商管理学院,东华大学信息科学与技术学院,东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
【出 处】
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预测
【发表日期】
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2009年1期
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