基于支持向量机与BP神经网络的税收收入预测模型

作者：刘兰苓,孙德山,张文政

摘要：我国的税收体制是一个多种因素构成的复杂动态系统,税收预测的研究对我国经济发展具有重大意义,主要通过逐步回归模型进行变量的选择,进而研究回归型支持向量机与逐步回归模型以及BP神经网络对税收收入预测的模型对比,使用均方误差和平均绝对误差两个指标来分析模型的预测性能,并获得更适合的税收预测方法,为税收分析提供一定的参考。

发文机构：辽宁师范大学数学学院

关键词：支持向量机逐步回归BP神经网络税收收入Support vector machinestepwise regressionBP neural networktax revenue

分类号： F810.42[经济管理—财政学]