刍议企业财务危机防范及预警体系的构建

在竞争加剧的市场竞争和多变的市场环境影响下,企业经营面临的风险性加大,容易出现财务危机。本文从财务角度出发,结合已有研究成果,阐述了财务危机的成因,提出了对财务危机防范的具体措施,并讨论财务危机预警体系构建的具体做法。     

加强企业财务风险管理措施分析

财务风险作为一种信号,能够全面综合反映出企业的经营状况,要求企业经营者进行经常性财务分析,防范财务危机,建立预警分析指标体系,进行适当的财务风险决策.     

基于遗传算法的粗糙集知识约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一。本文通过知识表达系统中条件属性对决策属性的重要性,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的重要程度,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简方法。     

基于RBF神经网络的贷款企业财务评估模型

针对商业银行对贷款企业财务的评估特点,分析了货款企业财务的因素,并由此建立了基于RBF的贷款企业神经网络模型,给出了模型的求解方法,井利用该模型进行了验证计算。结果表明,该模型能较好地对贷款企业进行评估,是商业银行对贷款财务企业进行评估的一种较好方法。     

基于粗集和神经网络耦合的短时交通流预测

比较分析神经网络和粗糙集在数据处理过程中的各自优缺点,提出一种基于二者强耦合集成方式的短时交通流预测模型。首先利用粗集对获取的交通流数据进行预处理,简化神经网络训练样本数据集并通过粗集属性约简提取决策规则;其次,利用所提取的规则直接确定神经网络的隐层数、隐层节点数及节点的相互关系;最后训练神经网络用于短时交通流预测。通过与单纯利用神经网络预测的结果进行比较,发现该模型降低了网络训练时间,提高了预测精度。     

基于粗糙集理论的公交智能化调度评价方法

针对公交调度评价中各指标之间的相关性对评价结果的影响,采用粗糙集理论的属性约简方法来实现对调度方案的合理评价。从乘客满意度、经济效益、调度技术水平三方面分别选取各主要影响指标,并根据三级划分标准确定各指标的属性区间。通过对指标的量化区间进行离散化处理,建立区分矩阵,从而约简公交调度指标并对方案进行模糊评价。最后以某线路公交运营调度的三种方案：全程车、区间车、大站快车为例说明方法的可行性。结果表明：粗糙集属性约简方法可避免冗余信息对评价结果的影响,简化评价工作的运算量。     

锂电池安全预警的神经网络算法研究

据不完全统计,2020年国内电动汽车起火案例已经超过100起,用户对于电动汽车的安全性关注程度剧增.为充分辨认电动汽车的安全程度,利用神经网络算法进行车辆安全预警分析,以反向传播算法为主体,通过多参数耦合方式来预判车辆发生安全问题的概率.通过外部因素,如车辆使用环境、用户习惯等;内部因素,如锂电池的老化、析锂情况等进行神经网络的参数叠加.为提高算法的准确性,使用海鸥算法对神经网络进行优化,在原算法的基础上,进一步提高神经网络收敛到期望误差的速度,增强全局搜索能力.在算法拟合上优化程度提升了99.75％,模型算法与输出结果相吻合.采用单个车辆对模型算法进行验证,通过优化模型可以准确识别车辆发生安全风险的概率.     

企业财务预警指标体系构建的研究

为了能够有效地控制企业的财务风险,提出了企业财务风险预警与内部控制的结合路径框架,通过构建企业财务风险预警的指标体系,为企业财务预警与内部控制相结合提供理论和方法上的决策支持.     

基于LSTM神经网络的桥梁损伤预警方法

为准确把握桥梁服役期内的健康状况,提高损伤评估效率,基于泗安塘大桥主桥某年多个测点的车致应变数据,建立了一种桥梁损伤预警方法。首先使用长短时记忆(LSTM)神经网络建立了车辆荷载作用下桥梁不同测点的多输入相关性模型,之后建立桥梁有限元模型模拟有损工况的桥梁状态,并提出损伤评估指标,最后根据损伤评估指标进行桥梁损伤预警。结果表明：采用LSTM神经网络建立的多输入相关性模型能够实现桥梁任意测点间车致响应的高精度预测;基于有限元模拟的车致应变提出的4个损伤评估指标能对假定的桥梁损伤进行明显识别;对泗安塘大桥主桥进行状态评估,4个损伤评估指标均稳定分布在一定的范围内,表明该桥近期没有增加新的损伤;建立了基于多测点的结构损伤评估指标体系,设定同时刻75%及以上的损伤评估指标超限时发出预警。     

对企业财务风险管理的探析

企业财务风险存在于企业财务管理工作的各个环节。本文在全面分析我国企业财务风险现状及其产生原因的基础上,探讨了企业财务风险防范的措施。     

粗糙算法数据挖掘技术在校园网建设中的应用

采用传统的数据分析方法对数据进行分析和处理,不仅耗时多且难以有效挖掘数据中隐含的知识。本文以粗糙集理论为依据,提出基于粗糙集理论数据挖掘属性约简方法,从而将web数据库中杂乱、无序的原始数据,化简为对网站建设有用的信息,为我院校园网站建设、维护的决策提供新的解决方法。     

基于无线传输技术的长江水上安全预警系统研究

提出了基于无线传输技术的长江水上安全预警系统建设方案.利用GPRS/CDMA传输技术构建了信息采集单元与信息管理平台之间的远程连接.实现了预警信息的自动采集和分发.并依托三峡库区的水上安全预警实践,通过整合气象因素采集系统、地质灾害监测技术、移动测深仪和船舶流量自动统计等技术.解决了现有预警系统中信息采集主要依靠人工,信息传递延迟及预警信息管理部门与服务对象之间信息不对称的难题等问题.进一步提升了安全预警的实时性和准确性.     

基于BP神经网络的交通事故预测模型

交通事故预测对于分析现有道路交通条件下交通事故的未来发展趋势及其预防具有重要意义。在进行交通事故统计的基础上，运用BP神经网络理论，建立交通事故预测模型。计算结果表明，该模型较传统方法精度高，可用于交通事故预测。     

基于驾驶风格的前撞预警系统报警策略

考虑驾驶风格的影响,设计了一种优化的纵向相对距离预测模型,并基于此模型改进了前撞预警系统报警策略.驾驶风格分类结合了分位点法和信息熵法,以不同方式进行特征提取,使用k-means方法聚类样本数据.基于长短期记忆模型,设计了编码器-解码器模型用于预测,以上述分类的全部数据训练模型的共用部分参数,以提高模型的泛化能力;而以...     

基于神经网络的交通事故预测

提出了交通事故预测的新方法－改进型BP神经网络，运用该网络对我国交通事故进行了预测分析。     

基于神经网络的发动机噪声的预测

应用神经网络技术，通过对发动机噪声试验数据的反复学习，实现发动机噪声的动态预测，取得了较满意的预测结果，为降低和控制发动机噪声提供了准确的信息，同时也为发动机动态噪声环境的仿真提供了一种有效的方法。     

基于Matlab的高速公路交通流 RBF神经网络建模

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析,提出用Matlab神经网络工具箱建立了交通流RBF模型,讨论了RBF网络设计过程中的参数设置,仿真结果表明了RBF模型的有效性.由于Matlab提供的RBF的实现算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的优点,因此减少了网络训练的随机性,提高了训练精度.     

基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用BP神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于BP神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

高速公路交通安全预警系统的研究

本文综合考虑影响高速公路交通安全的人、车、路、环境以及交通管理五个方面的因素,构建了高速公路交通安全预警评价指标体系,并应用模糊综合评价方法进行评价,以确定高速公路的安全状态,对应于建立的预警等级输出预警信号。结合徐宿淮盐高速公路的交通安全评价表明此交通安全预警体系有效可行,能够为交通管理部门和政府提供安全决策支持,防范于未然。