文件名称:论文研究-基于流形学习的多核SVM财务预警方法研究.pdf
文件大小:953KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-10 12:33:22
论文研究
论文研究-基于流形学习的多核SVM财务预警方法研究.pdf, 在进行财务困境预测时, 为了客观全面地反映企业的财务状况, 纳入较多的预警指标, 数据集维度将变得很大, 传统方法求解此类问题效果并不理想. 流形学习处理高维数据具有较好的降维效果,多核SVM对于分布不平坦的数据具有很好的分类性能. 基于此, 提出了“流形学习 多核SVM”的混合算法财务预警模型, 该模型适用于具有大量指标集的财务预警. 实验结果表明, 与传统预警方法相对比, 其具有更优的预测性能.