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基于神经网络下的中小企业财务困境预警研究的中期报告.docx

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基于神经网络下的中小企业财务困境预警研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于神经网络下的中小企业财务困境预警研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于神经网络下的中小企业财务困境预警研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于神经网络下的中小企业财务困境预警研究的中期报告中期报告:随着市场竞争的加剧,中小企业财务困境的问题日益突出。因此研究如何预测中小企业财务困境具有重要的实际意义。本项目基于神经网络对中小企业财务数据进行分析和预测,从而实现财务困境的早期预警。研究中期进展主要包括了以下几个方面::已经成功获取了多个中小企业的财务数据,其中包括了收入、成本、负债、股本等多个财务指标。利用Python编程语言对这些数据进行了初步的清洗和处理,去掉了空值和异常值,并将数据转化为可以被神经网络处理的形式。:基于Python和TensorFlow编程语言,我们设计了一个基于多层感知机算法的神经网络模型。该模型可以根据输入的财务指标,预测企业是否会出现财务困境。模型的输入包括多个财务指标,包括收入、成本、负债、股本等,模型的输出为财务困境的二分类结果。:我们使用已经获取的中小企业财务数据来进行神经网络的训练和测试。训练数据集和测试数据集的比例为7:3。在进行模型训练时,我们采用了交叉验证的方法来减小训练误差。模型的训练收敛速度较快,并且在测试集上的准确率达到了80%以上。:我们对模型的表现进行了进一步的分析和优化。通过调整神经网络的结构、改变输入变量的数量和比例等方法,我们成功提高了模型的预测准确率。同时,我们还进行了多次实验,发现神经网络模型的预测效果受到数据质量和数据量的影响。因此,我们在后期研究中还需要进一步优化数据获取和处理的方法。结论:本报告介绍了基于神经网络的中小企业财务困境预警研究的中期进展。目前我们已经设计和实现了一个有效的神经网络模型,可以基于财务数据来预测企业是否有可能出现财务困境。在后续的研究中,我们将进一步优化数据获取和处理的方法,并探索如何将神经网络模型应用到实际的企业预警中。