【摘要】：針對物流業(yè)稅收相關(guān)數(shù)據(jù)的高相關(guān)性和冗余等問題,提出一種基于改進灰度統(tǒng)計和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流業(yè)稅收預(yù)測模型,預(yù)測模型應(yīng)用灰度統(tǒng)計方法解決原始數(shù)據(jù)的相關(guān)性和冗余問題,應(yīng)用最優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定預(yù)測模型的參數(shù),以提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。以中國國家年鑒和某省年鑒為數(shù)據(jù)來源對預(yù)測模型進行檢驗,結(jié)果表明,基于灰度統(tǒng)計和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理建立的預(yù)測模型能夠快速優(yōu)化參數(shù)并提供更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,模型的自學(xué)習(xí)能力適用于稅收預(yù)測等,具有較高的實用價值。
[Abstract]:Aiming at the problems of high correlation and redundancy of logistics tax data, a logistics tax forecasting model based on improved gray scale statistics and neural network is proposed. The gray scale statistic method is used to solve the problem of correlation and redundancy of the original data, and the optimal neural network is used to determine the parameters of the prediction model in order to improve the accuracy of the prediction model. The results show that the prediction model based on gray-scale statistics and neural network theory can quickly optimize the parameters and provide more accurate prediction results, using the Chinese National Yearbook and a provincial yearbook as the data source to test the prediction model. The self-learning ability of the model is suitable for tax forecasting and has high practical value.
【作者單位】： 江西經(jīng)濟管理干部學(xué)院;
【基金】：江西省高等學(xué)校教學(xué)改革研究課題“校企合作模式下高職實訓(xùn)教學(xué)體系的創(chuàng)新與實踐—以納稅申報實訓(xùn)教學(xué)為例”(jxjg-11-91-11) 2010年江西省級課題“專業(yè)經(jīng)營化—關(guān)于高職院校財經(jīng)類專業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究” 2010年江西省級課題“江西省地方政府債務(wù)問題研究”(jj1121)
【分類號】：F253.7;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2443162