摘要：针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度，而线性组合预测方法在建模与预测方面存在着较大的局限性，提出了一种基于模糊神经网络的预测上市公司财务危机的非线性组合建模与预测方法，并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明，该方法具有预测精度高、学习与泛化能力强和适应性广的优点。

关键词：模糊神经网络 组合预测 多元线性分析 

单位：西安理工大学工商管理学院; 西安710048