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基于改进BP神经网络的现金流预测
作者机构：中原工学院理学院郑州450007 中原工学院电子信息学院郑州450007
出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)
年 卷 期：2009年第25卷第1期
页 面：149-150页
核心收录：
学科分类：07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学]
基 金：国家自然科学基金资助项目(10572125) 河南省科技厅自然科学基金资助项目(0611052500) 河南省普通高等学校人文社科重点研究基地资助项目(XZ2006401)
摘 要：运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
