混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法

高学芹

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财务管理是当代财务管理的重要研究方向,财务管理过程十分复杂,对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义.传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律,使得财务管理预警结果不可靠,实时性较差.为了获得理想的财务管理预警结果,提出了基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法.首先对财务管理预警原理进行分析,找到财务管理预警的关键技术,然后收集与财务管理预警相关的数据,采用RBF神经网络对财务管理预警变化规律进行建模和描述,得到财务管理预警的分类器,并引入混沌粒子群算法优化财务管理预警分类器的参数,最后进入了财务管理预警仿真模拟实验.试验结果表明,相对于传统财务管理预警方法,混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警正确率得到了有效的提升,在有效时间内对财务管理进行预警,解决当前财务管理预警过程中存在的一些难题,具有较高的实际应用价值.

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来源
《微型电脑应用》 |2021年第5期|119-121|共3页
作者
高学芹;
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作者单位

广州华立科技职业学院管理学院广东广州511325;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;企业财务管理;
关键词
企业财务; 管理风险; RBF神经网络; 预警分类器; 模拟实验; 混沌粒子群算法;

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