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关于ARMA-BP神经网络组合模型的财政收入预测
方博,何朗
作者单位
方博 武汉理工大学理学院, 湖北 武汉 430070 
何朗 武汉理工大学理学院, 湖北 武汉 430070 
摘要:
本文研究了ARMA-BP神经网络组合模型预测的问题.利用最大最小贴近度评价方法,获得了ARMA-BP神经网络组合模型对应的贴近度差值大于单一模型的结果,推广了组合模型比单一模型预测精度更优的结果.
关键词:  ARMA模型  BP神经网络  组合模型  最大最小贴近度
DOI:
分类号:O213
基金项目:湖北省科技支撑计划软科学研究类项目(2014BDH118).
FISCAL REVENCE PREDICTION ABOUT THE ARMA-BPNEURAL NETWORK COMBINATION MODEL
FANG Bo,HE Lang
Abstract:
This paper studies the prediction of ARMA-BP neural network combination model. Using the evaluation method of maximum-minimum degree, we get the result that the degree of difierence of ARMA-BP neural network combination model is greater than the single model, which generalizes the conclusion that the combination model is superior to the single model on prediction precision.
Key words:  ARMA model  BP neural network  combination model  maximum-minimum degree

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