基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型

发布时间：2017-12-27 12:10

  本文关键词：基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型　出处：《统计与决策》2016年13期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： RBF神经网络 无偏GM( )模型 财政收入预测

【摘要】：针对财政收入及其影响因素原始数据呈随机性、非线性变化,两者之间具有非线性相关关系的特点,文章在分析RBF神经网络和无偏GM(1,1)模型两者建模优点的基础上,结合回归分析思想,提出了基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型;并以安徽省财政收入数据作为检验样本对所建模型进行检验。
[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.
【作者单位】： 安徽大学国际商学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(14BGL132) 安徽大学博士科研启动经费资助项目(02303319)
【分类号】：TP183;F224;F812.7
【正文快照】： 0引言作为一种非线性预测工具,RBF神经网络在训练样本数据规律性强时会学习记忆更多的有用信息,能更好地拟合原始数据的变化规律和发展趋势,进而提高模型逼近性能和预测精度。基于此,论文结合无偏GM(1,1)模型能弱化原始数据的随机性并增强规律性的优势,利用无偏GM(1,1)模型拟

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