基于BP神经网络的税收预测模型

摘要：

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.

关键词：税收预测、预测模型、神经网络

所属期刊栏目：34

分类号：TP183;F407.67(自动化基础理论)

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：55-58