北京航空航天大学学报(社会科学版) ›› 2007, Vol. 20 ›› Issue (3): 1-5.

• 经济管理与社会发展研究 •    下一篇

基于BP神经网络的资产经营绩效评估模型

陈当阳, 贾素玲, 王惠文   

  1. 北京航空航天大学 经济管理学院, 北京 100083
  • 收稿日期:2006-06-05 出版日期:2007-09-25 发布日期:2010-10-21
  • 作者简介:陈当阳(1979-),男,浙江绍兴人,博士研究生,研究方向为数据挖掘、信息系统构架设计 、工作流技术等.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目

Performance Evaluation Model of Capital Operation about  Industrial Enterprises Based on Optimized BP Neural Network

CHEN Dangyang, JIA Suling, WANG Huiwen, LUO Chang   

  1. School of Economics and Management, Beijing University of Aeronautics and Astro nautics, Beijing 100083, China
  • Received:2006-06-05 Online:2007-09-25 Published:2010-10-21
  • Supported by:

    国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目

摘要:

针对传统资产经营绩效评估模型的缺陷,提出使用BP神经网络对企业的资产经营进行绩效评 估,并对传统的BP网络进行了优化。其中自适应学习机制优化了学习率,动量项加速机制加 速了传统BP网络的收敛速度,遗传算法用于选择BP网络的初始参数。最后,采用500家工业 企业的资产经营绩效数据对模型的有效性进行了初步验证。

关键词: 资产经营, 指标体系, BP神经网络, 遗传算法

Abstract:

According to defects of traditional performance evaluation models, BP neural net work is used to evaluate performance of capital operation. Some optimizations to BP neural networks are done. The learning mechanism of self adaptation optimize s the learning ratio of BP neural networks. The accelerating mechanism of moment um item accelerates the constringent velocities of BP neural networks. The genet ic algorithm is used to select initial parameters of BP neural networks. Lastly, performance data of capital operation in 500 industrial enterprises is used to prove validity of the model.

Key words: capital operation, indexes system, BP neural network, genetic algorithm

中图分类号: