典型文献
基于税收预测的层级时序记忆算法研究
文献摘要：
基于税收预测的向量机算法对中期的税收收入预测略有不足,而层级时序记忆算法(HTM)对某市2002年～2017年间税收数据预测与影响税收的9个影响因素关系进行学习,建立预测模型,并与基于支持向量机的税收预测算法(SVM)模型进行结果比较分析.实验选取2013年～2017年实际税收数据与两种模型的税收预测结果对比分析,通过绝对误差指标来分析模型的预测性能,对比两种预测模型的预测值和真实值的偏离程度发现层级时序记忆算法预测中期的税收结果稳定,为现阶段的中期税收收入预测提供相对较可靠的参考.
文献关键词：
税收预测;层级时序记忆算法;支持向量机;对比分析
中图分类号：
作者姓名：
冯晓钰;刘亮亮;张再跃;张晓如
作者机构：
江苏科技大学计算机科学与工程学院 镇江 212003;上海对外经贸大学统计与信息学院 上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]冯晓钰;刘亮亮;张再跃;张晓如-.基于税收预测的层级时序记忆算法研究)[J].计算机与数字工程,2022(05):921-924,935
A类：
税收预测,层级时序记忆算法
B类：
算法研究,税收收入,HTM,某市,税收数据,数据预测,预测算法,结果比较,预测结果对比,绝对误差,误差指标,预测性能,真实值,偏离程度,算法预测
AB值：
0.208762
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
