主成分分析法在我国税收预测中的应用

• 作者: 汤秀芳 王文臣
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 主成分分析法 神经网络 泛化能力 税收预测
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 综述·评论·争鸣
• 页码范围: 504-506
• 页数: 3页
• 分类号: F812.42
• 字数: 2332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2006.04.038

摘要

神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,已被广泛应用于经济预测中.针对经济预测中指标多、历史数据不足从而大大削弱神经网络的泛化能力问题,本文利用主成分分析法建立了税收的预测模型.结果显示:经主成分分析之后再进行预测,能从根本上降低神经网络规模,提高了神经网络的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文臣		13	50	5.0	6.0
2	汤秀芳		11	17	2.0	4.0