基于BP人工神经网络的投资风险预测模型
本文介绍了BP人工神经网络模型以及其在投资项目风险分析阶段中的应用。传统的项目风险分析方法以可见效益为主要依据，而目前的经济环境下，越来越多的不确定因素导致实际效益与预期效益偏差放大，仅仅从现金流的角度已经无法掌控风险。而新兴的人工神经网络模型是模拟生物大脑处理信息的一种智能化模型，可以对信息数据进行归纳学习从而得出完善的分析结果，相比传统的方法有效规避了决策者本身偏好的客观因素。本模型从投资项目分析的启动阶段开始，首先输入历史风险分析数据，在输入层单元录入，转入人工神经网络单元进行学习训练，最后由输出单元总结并显示一系列可视形象的数据，所以共建立三层BP网络。输入层吸纳历史数据而传递到隐含层，隐含层则根据接受到的数据对进行归纳分析，对自身传递函数进行不断的更新，直至迭代函数趋近收敛，是否收敛根据均方根差法作为计算依据，最后由输出层接收隐含层处理完毕的数据并归纳并以线性坐标的方式显示出来，可以为项目决策起到一定的参考作用。本系统采用一种新的思路对项目风险进行分析，显示出教清晰全面的分析数据，可作为一份良好的据测依据。软件采用matlab平台开发，可移植性与可拓展性较好。
[主题词] 投资项目；风险分析；BP算法；人工神经网络
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