發(fā)布時間：2018-05-30 03:14

  本文選題：財務(wù)困境 + 預(yù)警�。� 參考：《物流技術(shù)》2013年19期

【摘要】：為了有效提高大型物流企業(yè)財務(wù)預(yù)警準(zhǔn)確率,提出一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型物流企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警模型(PSO-RBFNN)。首先選取商務(wù)部直屬的75家大型物流企業(yè)中的60家作為研究對象,按照其財務(wù)狀況將其設(shè)置為輕警、重警、巨警3種類別,將選取的物流企業(yè)劃分為訓(xùn)練集與測試集,然后利用訓(xùn)練集對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練建模,并利用粒子群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),最后建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型物流企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型,并通過仿真實(shí)驗(yàn)對其預(yù)警性能進(jìn)行檢驗(yàn)。
[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.
【作者單位】： 黃河科技學(xué)院;
【分類號】：F253.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1953668