【摘 要】
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企业财务风险预测是一项极具挑战性的任务，财务危机的发生严重地影响了公司和投资者的利益与资本市场的稳定健康发展，所以如何准确识别企业潜在的财务风险对于公司和个人而言，都意义重大。文章基于财务风险预测指标体系训练深度学习模型，引入优化算法对深度学习模型的参数进行优化，构建了MOPSO-CD-DNN混合预测模型，同时采用多个基准模型和评估方法进行比较研究。结果显示：MOPSO-CD-DNN模型无论是在预
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企业财务风险预测是一项极具挑战性的任务，财务危机的发生严重地影响了公司和投资者的利益与资本市场的稳定健康发展，所以如何准确识别企业潜在的财务风险对于公司和个人而言，都意义重大。文章基于财务风险预测指标体系训练深度学习模型，引入优化算法对深度学习模型的参数进行优化，构建了MOPSO-CD-DNN混合预测模型，同时采用多个基准模型和评估方法进行比较研究。结果显示：MOPSO-CD-DNN模型无论是在预测精度上，还是在预测稳定性上，均具有显著的优越性，表明其对企业财务风险预测具有有效性和适用性。另外，多目标优化算法的引入显著提升了模型的泛化能力，在预测效果上要明显好于单目标优化算法。
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