BP神经网络集成挖掘方法在财务预警中的应用

发布时间：2017-09-22 17:17

  本文关键词：BP神经网络集成挖掘方法在财务预警中的应用

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【摘要】：分析了基于加权的集成预测,研究了一种基于贝叶斯的BP神经网络集成挖掘方法,通过R平台实现算法,成功地应用于上市公司财务预警。各种预测方法实验结果对比得出,集成预测可以提高财务风险预测的准确率。
【作者单位】： 皖西学院信息工程学院;
【关键词】： 贝叶斯 BP神经网络 财务预警
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61375121,61075049) 高等学校优秀青年人才基金项目(2011SQRL150) 高等学校省级自然科学研究项目(KJ2011Z401) 安徽省高等学校省级教学研究项目(2015jyxm289) 安徽省级质量工程项目(2015zy051) 安徽省级教学研究重点项目(2012jyxm433)
【分类号】：F275;TP183
【正文快照】： 0引言随着大数据时代的到来,信息的重要性越来越受到决策者的重视。我国上市公司在飞速发展的同时,也不断地受到各种外界风险的冲击,如何能够对上市公司的财务风险进行有效预警,是许多决策者和研究者面临的难题。国内外学者在财务风险预警方面做了不懈的探索和研究,采用的方法

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本文编号：902075