大型物流企业财务困境预警模型的建立与仿真研究

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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。
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