基于Adaboost算法与BP神经网络的税收预测研究（2012年）

简介：
本研究结合Adaboost算法和BP神经网络，旨在提升税收预测模型的准确性。通过增强学习算法与神经网络的有效融合，为税务决策提供有力支持。该论文发表于2012年。 为解决传统税收预测模型精度较低的问题，本段落提出了一种结合Adaboost算法与BP神经网络的新型方法用于税收预测。该方法首先对历史上的税收数据进行预处理，并初始化测试数据分布权值；接着初始化BP神经网络中的权重和阈值，将此网络作为弱预测器反复训练并调整其权重；最后利用Adaboost算法整合多个经过优化后的BP神经网络弱预测器形成一个强预测模型。通过对中国1990年至2010年的税收数据进行仿真实验验证了该方法的有效性：相比传统的BP网络预测，平均误差相对值从原来的0.50%显著下降至0.18%，从而有效避免了单个BP神经网络可能陷入局部最优解的问题。