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基于GRNN和BP神经网络的财政收入预测模型研究的中期报告
1.研究背景和目的
财政收入是衡量一个地区经济发展和财政财务状况的重要指标，对于政府制定各种财政策略、调整财政收支平衡具有重要意义。因此，研究利用现代数学和统计学方法对财政收入进行预测具有重要意义。本文旨在研究基于GRNN和BP神经网络的财政收入预测模型，提高财政收入预测准确度和稳定性。
2.研究内容和方法
(1)数据收集和处理：本文选取了某省近五年的财政收入数据，并进行数据清洗和标准化处理。
(2)GRNN模型的建立：利用GRNN模型对财政收入进行预测，从而得到GRNN模型的预测结果。
(3)BP神经网络模型的建立：利用BP神经网络对财政收入进行预测，从而得到BP神经网络模型的预测结果。
(4)模型性能评价：对比分析GRNN和BP神经网络模型的预测结果，并采用均方根误差、平均绝对误差等指标评价两种模型的预测精度和稳定性。
3.预期结果和意义
(1)研究利用GRNN和BP神经网络的财政收入预测模型，可以提高财政收入的预测准确度和稳定性；
(2)通过模型比较和评价，可以深入了解两种模型的优缺点，为后续研究提供参考；
(3)本研究对于政府制定财政预算、调整收支平衡、优化财政策略等具有重要意义，可为财政决策提供参考和支持。
4.研究进展和存在问题
目前已完成数据收集和GRNN模型的建立，但仍存在以下问题：
(1)尚未完成BP神经网络模型的建立和结果分析；
(2)模型的预测结果尚未进行实证分析，存在理论偏差的可能；
(3)模型的精度和稳定性尚未得到有效验证。
5.下一步研究计划
(1)完成BP神经网络模型的建立和结果分析，与GRNN模型进行比较和评价；
(2)选取实际案例进行实证分析，验证模型的预测效果；
(3)采集更多的数据，完善模型的建立和优化；
(4)探究其他预测模型的适用性和有效性，以推进财政收入预测的研究和应用。