Resumen

Este documento analiza principalmente las teorías relacionadas con el riesgo financiero de la empresa y combina los principios del análisis de componentes principales, el algoritmo de optimización de enjambre de partículas y la red neuronal artificial para derivar el sistema de índice de riesgo financiero de la empresa. Para mejorar la precisión de la predicción del riesgo financiero, se aplican el análisis de componentes principales y el algoritmo de enjambre de partículas para optimizar el modelo de red neuronal BP, se mejora los datos de entrada del modelo de predicción, y se proporcionan los pesos iniciales y umbrales óptimos a la red neuronal BP mediante la búsqueda del algoritmo de enjambre de partículas, mediante lo cual se construye el modelo de predicción de riesgo financiero de la empresa con red neuronal BP de optimización de enjambre de partículas. Los resultados empíricos muestran que el modelo construido por la red neuronal BP no solo tiene una alta tasa de precisión para la evaluación estática del riesgo financiero, sino que también tiene un mejor efect

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Riesgo financiero; Análisis de componentes principales; Algoritmo de optimización de enjambre de partículas; Red neuronal artificial; Modelo de predicción; Red neuronal BP
• Keywords:Financial risk; Principal component analysis; Particle swarm optimization algorithm; Artificial neural network; Prediction model; BP neural network