自组织理论和BP人工神经网络在税收预测中的应用研究

• 作者: 叶林
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 学科: 数学
• 关键词: 自组织理论 BP人工神经网络 税收预测
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 251-255
• 页数: 5页
• 分类号: O29
• 字数: 3863字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2006.07.029

摘要

针对BP人工神经网络的结构特性,提出了将自组织理论与BP人工神经网络相结合的思想,不仅解决了输入待定的神经网络输入维数难确定的问题,而且加快了神经网络的收敛速度,增强了神经网络的适应能力.并将新建立的模型应用到税收预测中,得出了比常规经济学模型更优的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶林	西安交通大学管理学院	8	56	6.0	7.0