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BP神經網絡的稅收預測

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  針對傳統稅收預測模型精度較低的問題,提出一種將Adaboost算法和BP神經網絡相結合進行稅收預測的方法。該方法首先對歷年稅收數據進行預處理并初始化測試數據分布權值;然后初始化BP神經網絡權值和閾值,并將BP神經網絡作為弱預測器對稅收數據進行反復訓練和調整權值;最后使用Adaboost算法將得到的多個BP神經網絡弱預測器組成新的強預測器并進行預測。通過對我國1990-2010年稅收數據進行仿真實驗,結果表明該方法相比傳統BP網絡預測,平均誤差相對值從0.50%減少到0.18%,有效地降低了單個BP陷入局部極小的影響,提高了網絡預測精度。

BP神經網絡的稅收預測

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