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文檔簡(jiǎn)介
1、本科畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）外文翻譯原文：原文：TheModelApplicationoftheFinancialRiskFecastinElectricPowerEnterprisesBasedonImprovedBPNeuralwkAlgithmAbstract:Ftheparticularityofelectricpowerenterprisesthemselvesthecommonlymethodsusedtofecasttheirfi
2、nancialriskislimitedinadequate.TofecastthefinancialriskofthepowerenterprisesscientificallyaccuratelythispaperproposestheimprovedBPneuralwkimptstheadjustableactivationfunctionLevenbergMarquardtoptimizationalgithm.Theimpro
3、vedmodelnotonlysimulatetheexpertinfecastingthefinancialriskavoidingthesubjectivemistakesintheevaluationprocessbutalsoenhancethelearningaccuracythealgithmconvergencespeedgreatly.Thefinancialriskfecastof12powerenterprisesi
4、nNationalPowerCompanyshowsthattheimprovedmodelisstablereliablethismethodtofecastthefinancialriskofthepowerenterprisesisfeasible.Ⅰ.IntroductionFinancialriskisinfluencedbymanyfactsitmakesthedesiredfinancialbenefitsofelectr
5、icpowerenterprisescannotachievesuccessfullyresultsinthelossesaccdingly.Financialriskexistsinallaspectsoffinancialmanagementobjectivelyitexistsnodoubtwillhaveasignificantimpactontheproductionoperationofpowerenterprises.At
6、presentthepowersystemisimplementingtheunprecedentedrefm.Intherunningprocessofthenewmechanismtraditionalfinancialmanagementwillbechallengedimpactedtheenterpriseswillfacemefinancialrisks.Financialrisksarosefromtheproblemst
7、hatexistedinthemanagementwhichispossessedofasignificantproptioninalltheriskstheenterprisesaccountedf.ItmaybringgreaterlossesbecauseofitsexistedsotheA.TheParametersDeterminationoftheImprovedBPNeuralwkTheinputvectintheinpu
8、tlayeris:XRX=(xxxx)theinput?n0121n?Tvectinthefirsthiddenlayeris:XRX=(xxxx)output?n10121n?Tvectis:YRY=(yyyy)theinputvectinthesecond?1m?10121n?Thiddenlayeris:XR，(xxxx)outputvectis:YR?n20121n?T?m2Y=(yyy…y)theinputvectintheo
9、utputlayeris:XR01212?mT?n2X=(xxx…x)outputvectis:YR01213n?T?mY=(yyy…y).Theweightvaluebetweentheinputlayerthefirsthidden0121n?Tlayerisdenotedwithωthethresholdvalueisθtheweightvaluebetweenthefirstijjhiddenlayerthesecondhidd
10、enlayerisdenotedwithωthethresholdvalueisjkθtheweightvaluebetweenthesecondhiddenlayerthefinaloutputlayeriskdenotedwithωthethresholdvalueisθthentheinputoutputineverylayer1k1neuronsaremet:x=ωθ(1)(1)j???10inijjx=ωθ(2)k???101
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