农业供应链金融风险评估研究——基于GA-BP神经网络模型

孙中叶; 徐晓燕

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农业供应链金融风险评估研究——基于GA-BP神经网络模型

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摘要

农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行.文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证.结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持.

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来源
《技术经济与管理研究》 |2021年第8期|78-82|共5页
作者
孙中叶; 徐晓燕;
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作者单位

河南工业大学经济贸易学院河南郑州450001;

河南工业大学经济贸易学院河南郑州450001;

郑州科技学院财经学院河南郑州450064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金融、银行理论;
关键词
农业供应链金融; 风险评价; GA-BP神经网络;

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