TY -的A2 - Lv, Zhihan AU -翟,美佳PY - 2021 DA - 2021/04/17 TI -风险预测和响应策略基于优化的BP神经网络在企业财务管理SP - 9973377六世- 2021 AB -本文主要分析公司的财务风险相关理论,结合主成分分析的原理,粒子群优化算法和人工神经网络得到公司的财务风险指标体系。提高财务风险预测的准确性,应用主成分分析和粒子群算法优化BP神经网络模型,预测模型的输入数据改善,并给出最优初始权值和阈值的BP神经网络,利用粒子群算法搜索,即财务风险预测模型的粒子群优化BP神经网络构造。实证结果表明,BP神经网络构建的模型不仅具有很高的准确率静态财务风险评估也有更好的预测效果。训练和测试后,BP神经网络的企业财务风险评价模型能够准确地确定企业财务管理的现有财务状况和具有良好的预测效果。我们的研究方法是一个融合处理的两种方法,属于第一个集成的结果。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2021/9973377——10.1155 / 2021/9973377 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性