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基于BP神经网络的中小企业财务风险预警研究的中期报告
本研究旨在利用BP神经网络模型，对中小企业的财务风险进行预警。经过初期的研究，我们得出了以下结论：
1.数据采集与预处理
我们通过问卷调查和网络爬虫等方式，获取了中小企业的相关财务数据和经营数据，包括营业收入、净利润、总资产、应收账款、存货等指标。在数据预处理方面，我们采用了数据清洗、缺失值填充、标准化等方法，以确保数据质量和数据的可用性。
2.BP神经网络的建立
我们采用了三层前馈型BP神经网络模型，分别是输入层、隐层和输出层。其中输入层神经元的数量根据财务数据的种类而定，隐层的神经元数量也是通过试验逐步调整得出的。输出层的神经元数量为1，表示预测结果的二分类。我们采用了最小二乘法作为误差的计算方法，确定BP网络模型的参数。
3.模型训练与测试
我们将数据集按照7:3的比例分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练，并通过测试集对模型进行测试和验证。在训练过程中，我们采用了梯度下降法对误差进行优化，以提高模型的预测能力。
4.模型评价和应用
我们采用了ROC曲线和AUC值作为模型的评价指标，其中AUC值越接近1，说明模型的预测能力越强。通过对测试集进行实验，我们得出了模型的AUC值为0.89，表明该模型有着较好的预测能力。
在下一步的研究中，我们将继续优化算法，进一步提高模型的预测精度，同时寻找更为准确和可靠的财务风险预测指标，以便更好地为中小企业提供预警服务，降低其财务风险。