基于人工智能算法的企业财务预测模型研究
王俊涛

葛洲坝集团生态环保有限公司，湖北省襄阳市，430030；

摘要：本文目的是对基于人工智能算法建立企业财务预测模型进行研究，通过对不同算法适用性的比较和分析来构建和验证该模型预测性能。方法中，论文先对数据进行预处理和特征选择，再对神经网络，支持向量机和随机森林进行比较分析，筛选出最优的算法用于模型的训练，最后用一个例子演示了模型的建立过程和预测效果。然后，利用准确率，召回率,F1分数和均方误差对模型的性能进行了评价，并根据评价结果给出了优化策略。结果方面，所构建财务预测模型无论是实证分析还是案例研究都显示出了较高水平的预测精度及处理。结论方面，基于人工智能算法构建企业财务预测模型优势显著，但是存在对数据依赖性强，模型解释性较差等局限，今后应该在算法创新和模型融合两个方向进行深入探讨，增强模型的性能与实用性。

关键词：人工智能算法；企业财务预测；模型构建；性能评估；算法优化

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