【摘 要】
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针对企业财务数据复杂、非线性等特点,提出了一种基于混沌变步长果蝇算法（LVFOA）优化广义回归神经网络（GRNN）的财务预警模型.首先引入Logistic混沌映射修正FOA的初始值,然后在最
【机 构】
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广东海洋大学寸金学院,辽宁工程技术大学软件学院,辽宁工程技术大学创新实践学院
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针对企业财务数据复杂、非线性等特点,提出了一种基于混沌变步长果蝇算法（LVFOA）优化广义回归神经网络（GRNN）的财务预警模型.首先引入Logistic混沌映射修正FOA的初始值,然后在最优初始值的基础上修正FOA步长为动态步长,寻找最优Spread值,最后对预测数据进行分析,选取有代表性的指标.改进后的果蝇算法显示了更好的全局优化和快速收敛能力,提高了GRNN的预测精度.仿真结果表明,相对于GRNN模型和FOA-GRNN模型,LVFOA-GRNN模型提高了预警准确率,与财务数据的拟合度更高.
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