基于BP神经网络的税收预测模型

被引：41

作者：

张绍秋

胡跃明

机构：

[1] 华南理工大学自动化科学与工程学院

来源：

华南理工大学学报(自然科学版) | 2006年 / 06期

关键词：

税收预测; 预测模型; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020104 [西方经济学];

摘要：

在分析影响税收主要因素的基础上,将反向传播(BP)神经网络理论应用于税收的预测.首先对初始数据进行预处理,使其适应BP神经网络学习的要求,然后建立基于BP神经网络的税收预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与传统的统计模型相比较,证明了基于BP神经网络的税收预测模型有较高的精度和较强的实用性.

引用

页码：55 / 58

页数：4

共 6 条

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