基于Elman_Adaboost算法的财务预警器的设计

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为了有效的克服传统财务预测方法的局限性并进一步提高财务状况预测正确率,提出一种Adaboost算法和Elman神经网络的财务组合预测方法。该方法充分利用了Elman网络的动态特性和Adaboost算法能提高弱预测器精度的特性来提升预测的精度。通过对某上市公司财务数据的分析,结果证明,该方法经济有效,较大程度的提升了预测精度,并能够及时、合理地反映财务数据的危机状态。
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