【摘 要】
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因为税收数据的非线性、冗余性等特点,传统的税收预测模型的精度都不高。为了提高税收预测的精度,提出了一种主成分分析和BP神经网络相结合的税收预测模型。首先利用主成分分
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因为税收数据的非线性、冗余性等特点,传统的税收预测模型的精度都不高。为了提高税收预测的精度,提出了一种主成分分析和BP神经网络相结合的税收预测模型。首先利用主成分分析法对影响税收的8个因子进行处理,消除重复的信息,结果保留了2个主成分作为神经网络的输入,达到了降维的目的,加快了网络训练的收敛速度。然后用BP网络对样本进行训练,仿真结果表明,通过不同模型之间的对比,发现PCA-BPNN模型的预测精度更高,可用性更好,是一种高效的预测方法。
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