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發(fā)視頻結(jié)合小波變換的LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅收預(yù)測
2021-04-28 |
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資料介紹
分析歷史稅收數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)系，利用數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來的稅收收入是稅收預(yù)測的研究重點。在此，提出了一種結(jié)合小波變換的長短期記憶（LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅收預(yù)測模型。在數(shù)據(jù)預(yù)處理上結(jié)合小波變換來去除稅收數(shù)據(jù)中的噪聲，提高模型的泛化能力。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過加入隱藏神經(jīng)單元和門控單元能夠更妤地學(xué)習(xí)到歷史稅收數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并進一步提取有效的輸入序列間的狀態(tài)新息，而且解決了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長期依賴問題。實驗結(jié)果表明，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)能夠増強稅收預(yù)測的時間步長，在中長期的稅收預(yù)測中相比單步湑動窗口的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于差分微分方程的灰色模型和基于回歸的自回歸移動平均模型（ ARIMA），在預(yù)測精度上有明顯提升。
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