关于ARMA-BP神经网络组合模型的财政收入预测.pdf

"ARMA-BP神经网络组合模型在财政收入预测中的应用" ARMA-BP神经网络组合模型是通过结合ARMA模型和BP神经网络来预测财政收入的模型。该模型充分发挥了ARMA模型的线性拟合能力和BP神经网络的非线性映射能力，从而实现了对财政收入的精准预测。 ARMA模型是 Autoregressive Moving Average 模型的简称，由自回归和移动平均两部分构成，它可以捕捉到时间序列中的线性关系。 BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它可以学习和模拟复杂的非线性关系。通过组合这两个模型，可以充分发挥它们各自的长处，避免了单一预测模型的不足之处。 在财政收入预测中，ARMA-BP神经网络组合模型可以分为三个步骤：使用ARMA模型对财政收入进行预测，获得预测结果；然后，使用BP神经网络对预测结果进行调整，学习和模拟非线性关系；把两种模型的预测结果相加，获得最终的预测结果。 在实际应用中，ARMA-BP神经网络组合模型可以获得更高的预测精度，提高财政收入预测的准确性。同时，该模型也可以应用于其他领域的预测问题，如股票价格预测、气象预测等。 在模型的构建过程中，需要对ARMA模型和BP神经网络进行参数调整，以确保模型的预测精度。同时，需要对模型的预测结果进行评价，以确保模型的预测精度是否达到要求。 ARMA-BP神经网络组合模型是一种高效的预测模型，可以应用于财政收入预测和其他领域的预测问题。该模型通过结合ARMA模型和BP神经网络，充分发挥了它们各自的长处，避免了单一预测模型的不足之处，从而实现了对财政收入的精准预测。 在实际应用中，需要对模型的预测结果进行评价，以确保模型的预测精度是否达到要求。评价方法有多种，可以根据实际情况选择合适的评价方法。常见的评价方法包括 Mean Absolute Error（MAE）、Mean Squared Error（MSE）、Root Mean Squared Percentage Error（RMSPE）等。 在财政收入预测中，ARMA-BP神经网络组合模型可以获得高的预测精度，提高财政收入预测的准确性。同时，该模型也可以应用于其他领域的预测问题，如股票价格预测、气象预测等。 ARMA-BP神经网络组合模型是一种高效的预测模型，可以应用于财政收入预测和其他领域的预测问题。该模型通过结合ARMA模型和BP神经网络，充分发挥了它们各自的长处，避免了单一预测模型的不足之处，从而实现了对财政收入的精准预测。