本文關(guān)鍵詞：基于灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多因素財政收入預(yù)測模型　出處：《統(tǒng)計與決策》2016年13期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無偏GM( )模型 財政收入預(yù)測

【摘要】：針對財政收入及其影響因素原始數(shù)據(jù)呈隨機(jī)性、非線性變化,兩者之間具有非線性相關(guān)關(guān)系的特點(diǎn),文章在分析RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無偏GM(1,1)模型兩者建模優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合回歸分析思想,提出了基于灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多因素財政收入預(yù)測模型;并以安徽省財政收入數(shù)據(jù)作為檢驗樣本對所建模型進(jìn)行檢驗。
[Abstract]:According to the financial income and the influencing factors of original data is random and nonlinear change characteristics with nonlinear relationship between the two, based on the analysis of RBF neural network and unbiased GM (1,1) model based on the advantages of both modeling, combining the theory of regression analysis, put forward a prediction model of multi factor revenue based on Grey RBF neural network taking Anhui province; revenue data as test samples to test the model's performance.
【作者單位】： 安徽大學(xué)國際商學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金資助項目(14BGL132) 安徽大學(xué)博士科研啟動經(jīng)費(fèi)資助項目(02303319)
【分類號】：TP183;F224;F812.7
【正文快照】： 0引言作為一種非線性預(yù)測工具,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)規(guī)律性強(qiáng)時會學(xué)習(xí)記憶更多的有用信息,能更好地擬合原始數(shù)據(jù)的變化規(guī)律和發(fā)展趨勢,進(jìn)而提高模型逼近性能和預(yù)測精度�；诖�,論文結(jié)合無偏GM(1,1)模型能弱化原始數(shù)據(jù)的隨機(jī)性并增強(qiáng)規(guī)律性的優(yōu)勢,利用無偏GM(1,1)模型擬

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本文編號：1341648