Matlab助力零售企业财务智能分析：构建BP神经网络模型

本文主要探讨了基于Matlab的零售企业财务报表分析方法，作者徐晶晶，来自辽宁工程技术大学研究生院工商09专业，针对零售业财务数据的处理，创新性地结合了传统的财务报表指标分析与人工神经网络技术，特别是BP神经网络。文章首先回顾了人工神经网络的发展历史，指出1987年Lapedes和Fayber首次应用神经网络进行预测，特别强调了BP神经网络的广泛应用，因为其能够有效地模拟输入与输出之间的复杂关系。 BP神经网络的核心原理是其前向传播和后向学习机制，通过输入层接收数据，隐含层进行复杂的运算，然后输出层产生预测结果。学习过程是通过反向传播误差，即从输出层开始，调整网络中的权重参数，使实际输出逐渐接近期望输出，从而实现对财务指标的精确预测和分析。这种方法在处理非线性和复杂的数据关系时具有显著优势。 在文章中，徐晶晶选择了一定数量的零售业财务数据，通过Matlab平台实现了BP神经网络模型的构建。她不仅介绍了BP算法的基本原理，还详细阐述了数据选取的过程，强调了选择合适的数据对于模型准确性的关键作用。通过这种方法，作者建立了一个智能化的财务指标分析框架，为财务报表的使用者提供了系统化、高效的方法来进行决策支持。 本文的关键词包括BP神经网络、财务指标、实证研究，以及中图分类号F2751，表明了研究的重点集中在金融领域的数据分析上。总结来说，这篇文章提供了一种创新的工具和技术，将机器学习与财务报表分析相结合，有望提高零售企业财务管理的效率和精度。