【摘 要】
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本文的主要内容是对改进RBF神经网络学习算法的研究,并对其在现金流量预测和企业财务预警分析中的应用进行了实验检测。本文首先提出了两种改进的RBF神经网络学习算法:一种是
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本文的主要内容是对改进RBF神经网络学习算法的研究,并对其在现金流量预测和企业财务预警分析中的应用进行了实验检测。本文首先提出了两种改进的RBF神经网络学习算法:一种是基于PSO,K-means以及减聚类算法的RBF神经网络混合学习算法;另外一种算法是基于动态聚类思想的RBF神经网络学习算法。为检验改进算法的效果,将改进算法应用于一个二分类问题,模拟实验取得了较好的结果,验证了改进算法的优越性。随着经济的发展和各界学者认识的不断加深,现金流量预测在企业财务分析中变得日益重要,越来越受到人们的关注。本文选择了以现金流量为基础的指标建立了财务预警分析模型。并将基于改进学习算法的RBF神经网络用于预测模型的建立,实验结果表明RBF神经网络可以用于解决该类型的问题,而改进的学习算法提高了RBF网络的预测能力。
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