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      結(jié)合小波變換的LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅收預(yù)測(cè)

      2021-04-28 | rar | 2.46 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　分析歷史稅收數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)系，利用數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的稅收收入是稅收預(yù)測(cè)的研究重點(diǎn)。在此，提出了一種結(jié)合小波變換的長(zhǎng)短期記憶（LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稅收預(yù)測(cè)模型。在數(shù)據(jù)預(yù)處理上結(jié)合小波變換來(lái)去除稅收數(shù)據(jù)中的噪聲，提高模型的泛化能力。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)加入隱藏神經(jīng)單元和門(mén)控單元能夠更妤地學(xué)習(xí)到歷史稅收數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并進(jìn)一步提取有效的輸入序列間的狀態(tài)新息，而且解決了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)能夠増強(qiáng)稅收預(yù)測(cè)的時(shí)間步長(zhǎng)，在中長(zhǎng)期的稅收預(yù)測(cè)中相比單步湑動(dòng)窗口的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于差分微分方程的灰色模型和基于回歸的自回歸移動(dòng)平均模型（ ARIMA），在預(yù)測(cè)精度上有明顯提升。

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