基于支持向量機與BP神經網絡的稅收收入預測模型

作者：劉蘭苓,孫德山,張文政

摘要：我國的稅收體制是一個多種因素構成的復雜動態系統,稅收預測的研究對我國經濟發展具有重大意義,主要通過逐步回歸模型進行變量的選擇,進而研究回歸型支持向量機與逐步回歸模型以及BP神經網絡對稅收收入預測的模型對比,使用均方誤差和平均絕對誤差兩個指標來分析模型的預測性能,并獲得更適合的稅收預測方法,為稅收分析提供一定的參考。

發文機構：遼寧師范大學數學學院

關鍵詞：支持向量機逐步回歸BP神經網絡稅收收入Support vector machinestepwise regressionBP neural networktax revenue

分類號： F810.42[經濟管理—財政學]