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摘要
预测财务困境一直是财务管理中的重要环节，而传统基于卡尔曼滤波的动态预警算法在应对噪声分布不确定问题时难以保证预测结果的准确率，一定程度上降低了该方法的实际价值。针对其缺陷，文章创新性地提出了基于龙伯格观测器理论和线性矩阵不等式技术的预测算法，在噪声分布情况不能有效辨识或辨识误差较大时预测效果更优，同时简化了预测步骤，降低了计算复杂度。文章以沪深两市电力企业为例，结合龙伯格观测器理论设计预警模型，用线性矩阵不等式计算增益，应用数据分析和参数估计对各家电力企业财务状态进行跟踪和预测。同时与传统基于卡尔曼滤波的算法横向对比，更有力地突出类龙柏格预测器的预警效果和实用价值。
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