华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2006, Vol. 34 ›› Issue (6): 55-58.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于BP神经网络的税收预测模型

张绍秋 胡跃明   

  1. 华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2005-06-07 出版日期:2006-06-25 发布日期:2006-06-25
  • 通信作者: 张绍秋(1969-),男,博士生,主要从事控制理论与应用方面的研究 E-mail:zsq_gzb@21cn.net
  • 作者简介:张绍秋(1969-),男,博士生,主要从事控制理论与应用方面的研究

Taxation Forecasting M odel Based on BP Neural Network

Zhang Shao-qiu  Hu Yue-ming   

  1. College of Automation Science and Engineering,South China Univ.of Tech.,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2005-06-07 Online:2006-06-25 Published:2006-06-25
  • Contact: 张绍秋(1969-),男,博士生,主要从事控制理论与应用方面的研究 E-mail:zsq_gzb@21cn.net
  • About author:张绍秋(1969-),男,博士生,主要从事控制理论与应用方面的研究

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

Abstract:

In this paper,the BP(Back Propagation)neural network theory is applied to forecast taxation after ana’ lyzing the major factors affecting the tax.During the investigation,the original data are preprocessed to meet the re quirements of the study in BP neural network,and a taxation forecasting model based on BP neural network is es tablished.The proposed model is then verified by using actual data and is compared with the traditional statistic model.It is concluded that the proposed model is of hi gh precision and great applicability.

Key words: taxation forecasting, forecasting model, neural network