【摘 要】
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遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公
【基金项目】
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东莞职业技术学院“金融与区域经济发展科研创新团队”(团队编号:CXTD201804)资助,东莞职业技术学院政校行企合作开展科研与服务项目“茶山镇中心区和主干道乱张贴、乱拉挂、乱涂污清理绩效评价”阶段性研究成果
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遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公司绩效评价的指标体系,重点通过因子分析法对模型在上市公司绩效评价中的应用进行分析,验证模型的可行性,并基于绩效评价结果对上市公司的发展提出意见。通过GA-BP神经网络模型应用研究,能够为上市公司管理层、社会公众等利益相关者提供参考。
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