基于TSO-Elman模型的財(cái)務(wù)困境預(yù)警

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摘  要：針對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在財(cái)務(wù)困境中預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題，文章提出了結(jié)合金槍魚(yú)TSO算法與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型。針對(duì)2021年A股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，首先采用Z分?jǐn)?shù)及多重插補(bǔ)法對(duì)異常值及缺失值進(jìn)行了處理，并利用PCA算法篩選出貢獻(xiàn)度為90%的重要屬性；其次，利用TSO算法對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)尋優(yōu)，構(gòu)建財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型。（剩余7422字）