基于BP神经网络的税收预测模型

来源 :华南理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：liyazhou

【摘要】

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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

【作者】

：

张绍秋胡跃明

【机构】

：

华南理工大学自动化科学与工程学院

【出处】

：

华南理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2006年06期

【关键词】

：

税收预测预测模型神经网络

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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.

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