企业财务危机预警模型研究

将主成分分析、粗糙集理论与径向基函数神经网络结合,引入反映企业现实财务状况的现金流量指标,使用粗糙集剔除冗余指标,通过主成分分析提取指标和降维,利用径向基函数神经网络作为判别企业财务状态的工具,构建上市公司财务危机预警模型,实证研究结果证明了该模型具有较高的建模精度和泛化能力。     

基于主成分分析的上市公司财务危机预警模型研究

建立了主成分分析预警模型,该模型可以用来对企业财务困境进行预测.经实证研究得出,该模型对检验样本的预测正确率为70%,说明主成分分析方法对上市公司的财务危机具有较好的预测效果.     

基于主成分—神经网络上市公司财务危机预警模型研究

本文研究了主成分和神经网络混合算法在上市公司财务危机预警中的应用,分析了财务危机的影响因素,建立了主成分神经网络的危机预警模型,并用收集了40个上市公司财务数据验证了模型的有效性。     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

基于BP神经网络方法的财务预警模型研究

本文通过BP神经网络方法来建立我国上市公司财务失败的预警模型,该模型对检验样本的预测正确率为85%,实证研究表明,该模型具有较好的预测效果。     

基于径向基神经网络的商业银行风险预警系统研究

探讨了径向基神经网络（RBF）在商业银行风险预警系统中的应用.根据商业银行风险预警系统的特点选择12个指标,构建了风险预警系统的RBF模型,基于该模型进行了示范性仿真实验,结果验证了该方法的有效性.     

基于径向基函数神经网络的入侵检测系统模型

通过分析当前运用较多的入侵检测模型的缺陷,提出了一种基于径向基函数(Radial Basic Functions)神经网络的入侵检测系统模型。该模型既克服了传统的基于规则库的入侵检测系统所存在的管理问题,又克服了传统的系统仅能判断入侵行为是否异常,而不能识别入侵行为属于哪种类型的缺陷,从而使系统能够达到实时监测网络及主机状态,来防范不可预知性入侵。该模型具有良好的易用性和可扩展性,是一种开发安全管理系统的有效手段。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

模型修正属于反问题的一种,针对其非线性、计算量大等不足之处,提出一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法,并把反问题归结为正问题进行研究。该方法将特征量作为自变量输入、设计参数作为因变量输出,用试验设计构造样本,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系,利用神经网络的泛化特性直接输出设计参数的修正值。某空间钢结构模型的计算结果验证了该方法的有效性。     

主成分神经网络模型在疾病预测中的应用

针对在医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式的因果模型加以解释的问题,根据神经网络来预测是一种行之有效的方法。径向基函数(RBF)神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素:月平均气压,月平均气温,月平均相对湿度,月平均风速,月平均降水量本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降,针对这一问题,文中提出了利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效的解决了预测精度下降的问题。最后以2001年8月至2006年9月张家川支气管肺炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。     

基于PCA-RBF神经网络模型的航空备件预测方法

提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实例进行分析,取得了较好的效果.     

企业财务困境短期与中长期预测指标的比较实证研究

首先分析企业财务困境的发生过程,然后提出系统化的预测指标选择方法,并根据该方法分别建立企业财务困境的短期和中长期预测指标体系,以研究反映企业短期与中长期财务状态的关键指标及其差别.最后使用建立的预测指标体系进行提前期为1年至5年的财务困境预测,通过实证分析说明其合理性和有效性.实证结果还表明,不同提前期下财务困境预测需要不同的预测指标.     

独立成份分析在径向基函数网中的应用研究

提出应用独立成份分析(Independent omponent nalysis,ICA)降低径向基函数网(RBFN)输入维数的方法,并讨论ICA降维方法对RBFN行为的影响．实验表明基于ICA的降维方法大大提高了RBFN的收敛速度,改善RBFN的行为．     

上呼吸道感染月发病率的主成分神经网络预测模型

 在医学卫生领域,疾病受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。径向基函数（RBF）神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气压、月平均气温、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降水量等本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,本文提出了利用主成分分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降问题。最后,以2001年8月至2006年9月甘肃省武威市上呼吸道感染炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。     

基于主成分分析的BP神经网络对房价的预测研究

为了提高房价预测精度,采用基于主成分分析的BP神经网络预测模型.首先运用主成分分析对影响房价指标重新组合生成新的综合指标,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对其进行建模,并对房价进行预测.仿真结果表明,基于主成分分析的BP神经网络的房价仿真值与历史值的系统总误差只有0.52%,可作为房价预测的一种行之有效的方法.     

基于神经网络的企业财务危机预警系统的构建

针对目前企业财务危机预警模型存在的问题,提出一种基于神经网络的企业财务危机预警方法．重点阐述了前向三层BP网络企业财务危机预警系统的构建,并选取了30家上市公司作为样本,进行了网络训练和测试,结果表明所设计的预警模式是有效的．     

基于径向基函数神经网络的功率器件集总参数热模型

功率器件易发生热击穿故障,为准确估计其运行温度,需建立器件的热分析模型。然而,当多个功率器件排布距离较近时,器件间的热耦合作用会导致模型中的热参数难以获取。为此,引入导热时间常数τ和温升变化率k两个热参数,建立了功率器件集总参数热模型;并提出通过径向基函数神经网络,对参数τ和k进行估计,克服模型热参数难以获取的问题。以单相全桥电路为对象,通过温升实验,对所提功率器件热模型的有效性进行了验证。     

PCR-RBF-SVM预测模型在财政数据中的应用

通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合, 提出一种新的预测模型, 该模型提高了预测精
度, 解决了预测方式单一的问题. 将新预测模型应用于财政数据预测结果表明, 与传统主成分回归和径向基神经网络方法相比, 该模型预测效果更好.     

基于主成分分析的上市公司经营绩效评价

基于主成分分析法,建立了绩效评估模型,对2008年至2011年期间的16家钢铁行业上市公司的经营绩效进行评分以及排名,得出钢铁行业总体绩效是增长的,但发展并不稳定,两极分化现象依旧严重的结论。