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基于改进的BP人工神经网络在我国税收预测中的应用

2008-07-18分类号:D996.1;F752.7

【作者】李全亮  
【部门】信阳师范学院  
【摘要】人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
【关键词】人工神经网络  BP算法  税收预测
【基金】
【所属期刊栏目】企业经济
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