大型物流企业财务困境预警模型的建立与仿真研究
本文选题:财务困境 + 预警 ; 参考:《物流技术》2013年19期
【摘要】:为了有效提高大型物流企业财务预警准确率,提出一种RBF神经网络的大型物流企业财务困境预警模型(PSO-RBFNN)。首先选取商务部直属的75家大型物流企业中的60家作为研究对象,按照其财务状况将其设置为轻警、重警、巨警3种类别,将选取的物流企业划分为训练集与测试集,然后利用训练集对RBF神经网络进行训练建模,并利用粒子群算法优化RBF神经网络的参数,最后建立RBF神经网络的大型物流企业财务预警模型,并通过仿真实验对其预警性能进行检验。
[Abstract]:In order to effectively improve the accuracy of financial early warning of large logistics enterprises, a RBF neural network model of financial distress early warning for large logistics enterprises is proposed. First of all, 60 of 75 large logistics enterprises directly under the Ministry of Commerce are selected as the research objects. According to their financial situation, they are divided into three categories: light alarm, heavy alarm and giant police. The selected logistics enterprises are divided into training set and test set. Then the RBF neural network is trained by training set, and the parameters of RBF neural network are optimized by using particle swarm optimization algorithm. Finally, the financial early warning model of large logistics enterprise based on RBF neural network is established. The early warning performance is tested by simulation experiments.
【作者单位】: 黄河科技学院;
【分类号】:F253.7
【参考文献】
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,本文编号:1953668
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