【摘 要】
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针对当前财务预警模型存在预测精度低、预测满意度低的问题,提出了基于深度学习神经网络的财务危机预警模型.该模型构建了6个一级指标和12个二级指标预警指标,模型由两个RBM和1个BP神经网络构成,使用鲸鱼算法进行模型参数的优化.在仿真实验中,通过上市企业的财务数据进行验证,此模型相比于LSSVM模型有更好的预测效果,为当前的财务危机预警提供了一种有益的参考.
【机 构】
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浙江工业职业技术学院,浙江 绍兴 312099
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针对当前财务预警模型存在预测精度低、预测满意度低的问题,提出了基于深度学习神经网络的财务危机预警模型.该模型构建了6个一级指标和12个二级指标预警指标,模型由两个RBM和1个BP神经网络构成,使用鲸鱼算法进行模型参数的优化.在仿真实验中,通过上市企业的财务数据进行验证,此模型相比于LSSVM模型有更好的预测效果,为当前的财务危机预警提供了一种有益的参考.
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