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针对税收收入预测的特点,提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收收入预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效避免了常规BP算法得局部极小值问题.
基于改进BP神经网络的税收收入预测模型
【摘 要】
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针对税收收入预测的特点,提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收收入预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算
【机 构】
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河北工业大学,河北省财政厅
【出 处】
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河北工业大学学报
【发表日期】
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2003年1期
【基金项目】
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中国石油天然气集团公司资助项目
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