摘要
根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指导,在国民经济和社会发 展过程中,新能源产业在我国经济体系的优化升级中被列为要加速壮大的产业之一,新能源上市公司的发展情况受到重视。 随着近年来人工智能科技的快速发展,学者们提出了不同的智能优化算法来提高预测精度。本研究在保留过去演算法的优点 基础上,提出了正切自适应步长调整优化算法(TSASO),并将其应用于新能源上市公司企业业绩的预测。结果显示,采用 TSASO优化的反向传播神经网络模型预测精度优于粒子群算法和果蝇演算法。TSASO可以有效地提高模型的预测效力。
基金
广东省哲学社会科学规划学科共建项目(GD18XGL33)——基于改进AI算法的上市公司经营绩效预测模型研究。
