典型文献
基于GA-BP神经网络的信息技术业上市公司的成长性预测
文献摘要：
文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性.
文献关键词：
企业成长性;BP神经网络;遗传算法;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
李山海;吴艳雄;王蓓;徐岩;刘玉龙
作者机构：
中华全国工商业联合会信息中心,北京100082;北京科技大学信息与计算科学系,北京100083;中国电子科技集团公司第十五研究所,北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]李山海;吴艳雄;王蓓;徐岩;刘玉龙-.基于GA-BP神经网络的信息技术业上市公司的成长性预测)[J].系统科学与数学,2022(04):854-866
A类：
B类：
GA,信息技术业,民营企业,盈利能力,营运能力,偿债能力,公司规模,整合改进,改进遗传算法,建立模型,验证模型,模型性能,WIND,金融数据,获取数据,测试集,可决系数,机器学习算法,市值,相关系数分析,有效性检验,封装,特征重要性,重要性排序,指标模型,指标选择,企业成长性
AB值：
0.409226
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