本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)HS算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究

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【摘要】：一直以來(lái),企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究是資本市場(chǎng)各個(gè)領(lǐng)域經(jīng)久不息的研究課題。從現(xiàn)有的研究成果及應(yīng)用需求的發(fā)展中不難看出,財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警源于企業(yè)財(cái)務(wù)實(shí)證研究的同時(shí),還需要融合復(fù)雜、綜合性的管理過(guò)程,以及預(yù)警和過(guò)程控制理論,動(dòng)態(tài)信息技術(shù)等多學(xué)科知識(shí),更離不開(kāi)高效的預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)技術(shù)的支撐。一個(gè)高效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)能夠提供全面、精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的財(cái)務(wù)信息以提前做好預(yù)警準(zhǔn)備工作。因此,有必要深入研究財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制,同時(shí)在學(xué)習(xí)借鑒國(guó)外成熟研究成果的過(guò)程中,需要充分結(jié)合我國(guó)資本市場(chǎng)的特殊情況,創(chuàng)建適用于我國(guó)實(shí)際環(huán)境的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。當(dāng)洞悉到財(cái)務(wù)危機(jī)征兆時(shí)也可預(yù)先發(fā)出預(yù)警信號(hào),方便經(jīng)營(yíng)商和投資人做好應(yīng)對(duì)方案,也可避免財(cái)務(wù)危機(jī)的進(jìn)一步擴(kuò)張,總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。為有效提高企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警準(zhǔn)確度,同時(shí)針對(duì)誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中存在的各種缺陷,如收網(wǎng)絡(luò)斂速度慢、極易陷入局部極小值等,本文提出了和聲搜索算法與差分進(jìn)化算法相結(jié)合的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。同時(shí)建立了基于HSDM-BP的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。利用差分進(jìn)化算法的變異機(jī)制改進(jìn)和聲搜索算法新解產(chǎn)生操作,提高了和聲搜索算法的全局搜索性能;通過(guò)差分進(jìn)化算法改進(jìn)的和聲算法實(shí)現(xiàn)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重及閾值的優(yōu)化后完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到HSDM-BP模型。利用訓(xùn)練好的模型對(duì)相同數(shù)量經(jīng)過(guò)ST特別處理和健康的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練分析及預(yù)警,并將結(jié)果與其他方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)顯示,利用文章算法模型進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警后得到的危機(jī)企業(yè)劃分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較其他模型方法更高。結(jié)果表明,論文提出的HSDM-BP網(wǎng)絡(luò)算法不但克服了BP網(wǎng)絡(luò)的不足,提高了財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確率,同時(shí)相較于其他預(yù)警方法性能更優(yōu)越。
【關(guān)鍵詞】：財(cái)務(wù)危機(jī) 預(yù)警 和聲搜索算法 差分進(jìn)化算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183;TP277
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-17
• 第2章 相關(guān)算法理論17-27
• 2.1 和聲搜索算法17-20
• 2.1.1 和聲搜索算法理論基礎(chǔ)17-18
• 2.1.2 和聲搜索算法步驟18-20
• 2.2 差分進(jìn)化算法20-22
• 2.2.1 理論基礎(chǔ)20-22
• 2.2.2 算法流程22
• 2.3 誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-26
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論22-24
• 2.3.2 誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-26
• 2.4 本章小節(jié)26-27
• 第3章 改進(jìn)和聲算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)27-34
• 3.1 改進(jìn)的和聲搜索算法27-30
• 3.2 HSDM算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-32
• 3.2.1 優(yōu)化依據(jù)30-31
• 3.2.2 優(yōu)化原理31-32
• 3.2.3 優(yōu)化步驟32
• 3.3 本章小節(jié)32-34
• 第4章 HSDM-BP財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建34-44
• 4.1 財(cái)務(wù)預(yù)警基礎(chǔ)理論34-35
• 4.1.1 財(cái)務(wù)危機(jī)34
• 4.1.2 預(yù)警理論34-35
• 4.2 財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建35-39
• 4.2.1 財(cái)務(wù)樣本選取35
• 4.2.2 指標(biāo)選取原則35
• 4.2.3 指標(biāo)體系建立35-39
• 4.3 HSDM-BP算法模型實(shí)現(xiàn)39-43
• 4.3.1 模型樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理39
• 4.3.2 模型參數(shù)設(shè)定39-40
• 4.3.3 模型實(shí)現(xiàn)40-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第5章 基于HSDM-BP的財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)44-52
• 5.1 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備44-45
• 5.2 系統(tǒng)預(yù)警實(shí)現(xiàn)45-51
• 5.2.1 系統(tǒng)程序運(yùn)行45-49
• 5.2.2 預(yù)測(cè)結(jié)果49-51
• 5.3 本章小結(jié)51-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果55-56
• 致謝56

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 周雅蘭;黃韜;;和聲搜索算法改進(jìn)與應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年S1期

2 王玉龍;譚文;;改進(jìn)的差分進(jìn)化算法優(yōu)化負(fù)荷頻率控制[J];控制工程;2014年S1期

3 張保霞;黃健強(qiáng);;上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型研究綜述[J];時(shí)代金融;2014年09期

4 王英博;聶娜娜;李仲學(xué);;基于HSDM的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2014年01期

5 廖志文;;基于CBR與灰色關(guān)聯(lián)度的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年01期

6 張旭蘭;;基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年35期

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本文編號(hào)：1128395