基于RBF神经网络的企业运营双层动态成本控制研究

摘要

为了提高企业运营双层动态预测能力,提出基于RBF神经网络的企业运营双层动态成本控制方法。建立企业运营双层动态成本解析模型,采用关联特征数据分析方法进行企业运营双层动态成本的特征分布式挖掘,采用大数据信息融合方法进行企业运营双层动态成本的运行约束参数分析模型,通过RBF神经网络训练方法进行企业运营双层动态成本控制的自适应寻优,建立企业运营双层动态成本控制的模糊约束参数辨识模型,采用特征分布式重组方法实现企业运营双层动态成本控制。仿真结果表明,采用该方法进行企业运营双层动态成本控制的稳定性较高,提高了企业运营双层动态成本控制的自适应性。