基于RBF神经网络的企业运营双层动态成本控制研究

发布时间：2021-07-26 13:34

　　为了提高企业运营双层动态预测能力,提出基于RBF神经网络的企业运营双层动态成本控制方法。建立企业运营双层动态成本解析模型,采用关联特征数据分析方法进行企业运营双层动态成本的特征分布式挖掘,采用大数据信息融合方法进行企业运营双层动态成本的运行约束参数分析模型,通过RBF神经网络训练方法进行企业运营双层动态成本控制的自适应寻优,建立企业运营双层动态成本控制的模糊约束参数辨识模型,采用特征分布式重组方法实现企业运营双层动态成本控制。仿真结果表明,采用该方法进行企业运营双层动态成本控制的稳定性较高,提高了企业运营双层动态成本控制的自适应性。 

【文章来源】：武汉商学院学报. 2020,34(01)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

成本偏紧系数与总资产对数关系

分析图1得知，通过本文设计模型进行企业运营双层动态成本控制，提高了资产控制水平，测试成本动态控制指标分布，得到结果如图2所示。分析图2得知，本文模型进行企业运营双层动态成本动态控制，提高了成本动态控制能力，提高企业的盈利水平。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于互联网的金融二级市场数据统计分析[J]. 孙疏.  齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版). 2019(04)
[2]轻资产运营战略下传统制造业整合模式研究——基于互联网视角[J]. 王余强,陈金龙.  华侨大学学报(哲学社会科学版). 2018(05)
[3]作为风险释放工具的卖空机制——基于不同市场态势的卖空效应研究[J]. 李琛,贺学会,李志生,徐寿福.  国际金融研究. 2017(11)
[4]宏观因子、投资者行为与中国股债收益相关性——基于动态条件相关系数的实证研究[J]. 钱智俊,李勇.  国际金融研究. 2017(11)
[5]中国与TPP国家农产品产业内贸易走向研究——基于2001-2015年面板数据的预研分析[J]. 谢雨欣,孙军,魏景赋.  哈尔滨商业大学学报(社会科学版). 2017(01)
[6]SPS措施对农产品贸易的影响——基于Heckman两阶段方法的实证分析[J]. 董银果,李圳.  浙江大学学报(人文社会科学版). 2017(03)
[7]应用灰关联分析的PSO-SVR工程造价预测模型[J]. 王佼,刘艳春.  华侨大学学报(自然科学版). 2016(06)
[8]基于相对相似度关系的三角模糊数型不确定多属性决策法[J]. 陈雪,黄智力,罗键.  控制与决策. 2016(12)
[9]科技型中小企业投资价值的生命周期特征及融资匹配分析[J]. 闫磊,姜安印,冯治库.  当代经济科学. 2016(03)



本文编号：3303663