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题名基于熵的最小二乘支持向量机增长记忆算法与实证分析
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作者
赵冠华
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机构
山东财政学院会计学院
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出处
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2010年第4期38-44,共7页
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基金
山东省科技攻关计划资助项目(2008GG30009005)
山东省软科学研究计划资助项目(2008RKA223)
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文摘
为了减少预测模型的训练样本数和训练时间,提高预测的正确率,将信息论中熵的概念和增长记忆算法引入企业财务困境预测,提出了一种基于熵的最小二乘支持向量机（LS-SVM）增长记忆算法,该算法不必每次都求解矩阵的逆,提高了算法的有效性;通过实验,给出了适合企业财务困境预测的离散的信息熵和核函数的表达式。将该算法与传统LS-SVM以及标准SVM的分析比较,可以看出,在ST前1~3年的不同时点上,基于熵的LS-SVM增长记忆算法无论是训练样本的数量还是运算时间,都显著优于传统的LS-SVM以及标准的SVM,证实了将信息熵和增长记忆算法应用于企业财务困境预测的有效性和优越性。
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关键词
最小二乘支持向量机
信息熵
增长记忆算法
SVM
财务困境预测
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Keywords
least squares support vector machine
entropy
increase remembrance arithmetic
support vector machine
financial distress prediction
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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