基于RS-BP神经网络的煤炭企业绩效评价研究的中期报告.docx

基于RS-BP神经网络的煤炭企业绩效评价研究的中期报告 中期报告： 1. 研究背景与意义 随着我国煤炭行业的快速发展，煤炭企业绩效评价成为了一个重要的研究方向。传统的煤炭企业绩效评价方法受到了样本数量有限、评价指标不够全面、专家主观性较大等问题的限制。因此，本研究采用基于RS-BP神经网络的煤炭企业绩效评价方法，旨在提高评价效率和准确性。 2. 研究进展 本研究目前已完成以下工作： （1）收集和整理了相关煤炭企业的财务数据和生产数据。 （2）对数据进行了预处理，包括数据清洗、异常值处理等。 （3）设计了评价指标体系，包括财务指标、生产指标和社会责任指标。 （4）根据评价指标体系构建了RS-BP神经网络模型，并进行了参数调优。 （5）对模型进行了测试和优化，结果表明该模型具有较高的精度和稳定性。 3. 下一步工作 （1）进一步完善评价指标体系，加入更多的相关指标。 （2）采用更多的数据集进行模型测试，验证模型的可靠性和鲁棒性。 （3）对模型的优化和改进，提高模型的预测精度和实用性。 （4）撰写最终研究报告，对煤炭企业绩效评价方法进行总结和评估。