[发明专利]一种基于混合模型的税收收入预测方法及装置

摘要

本发明提出了一种基于混合模型的税收收入预测方法及装置，方法包括：利用支持向量回归模型的测试数据序列对训练数据序列进行测试，得到支持向量回归模型的预测值；利用自回归移动平均模型的测试数据序列对训练数据序列进行测试，得到自回归移动平均模型的预测值；利用人工神经网络模型的测试数据序列对训练数据序列进行测试，得到人工神经网络模型的预测值；将支持向量回归模型的预测值、自回归移动平均模型的预测值和人工神经网络模型的预测值分别代入混合模型中，计算出税收收入预测值。实施本发明的基于混合模型的税收收入预测方法及装置，具有以下有益效果：能将各种模型的优势进行很好地结合、模型参数具有自适应调节的能力、预测精度较高。

主权项

一种基于混合模型的税收收入预测方法，其特征在于，包括如下步骤：A)获取税收收入预测样本序列，并将其作为训练数据序列；B)利用支持向量回归模型的测试数据序列对所述训练数据序列进行测试，得到支持向量回归模型的预测值；C)利用自回归移动平均模型的测试数据序列对所述训练数据序列进行测试，得到自回归移动平均模型的预测值；D)利用人工神经网络模型的测试数据序列对所述训练数据序列进行测试，得到人工神经网络模型的预测值；E)将所述支持向量回归模型的预测值、自回归移动平均模型的预测值和人工神经网络模型的预测值分别代入混合模型中，计算出税收收入预测值；所述混合模型中税收收入预测值为一常数项与一含有所述支持向量回归模型的预测值、自回归移动平均模型的预测值、人工神经网络模型的预测值和自适应回归参数的表达式之和；所述步骤B)、步骤C)和步骤D)是并行执行的。