基于改进 PSO 与 SA 的用于破产预测的混合神经网络模型
风险管理
2019-07-30 v1 机器学习
神经与进化计算
机器学习
摘要
预测企业失败是投资者与决策者最感兴趣的课题之一。本文提出一种基于人工神经网络（ANN）的破产预测模型。考虑到用于区分破产与非破产企业的变量选择显著影响模型精度，并顾及局部极小问题，我们提出了一种基于变量选择技术的混合 ANN。此外，我们通过提出一种基于改进粒子群优化（PSO）与模拟退火的训练算法来改进粒子群优化的收敛性。报告了一项比较性能研究，所提出的混合模型在缺失数据情形下表现出高性能与收敛性。
引用
@article{arxiv.1907.12179,
title = {A hybrid neural network model based on improved PSO and SA for bankruptcy prediction},
author = {Fatima Zahra Azayite and Said Achchab},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12179},
year = {2019}
}
备注
13 pages