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基于粒子群优化偏最小二乘支持向量机的我国税收收入预测研究
基于粒子群优化偏最小二乘支持向量机的我国税收收入预测研究
摘要：
税收收入预测在宏观经济决策和财政规划中起着重要的作用。然而，由于税收收入受到诸多因素的影响，其预测模型具有一定的复杂性。本文提出了一种基于粒子群优化偏最小二乘支持向量机（PSO-PLS-SVM）的方法，用于预测我国的税收收入。该方法结合粒子群优化算法和偏最小二乘支持向量机，在考虑多个影响因素的同时，提高了模型的准确性和稳定性。实证结果表明，该方法能够有效地预测我国税收收入，并且具有较高的预测精度和稳定性。
关键词：税收收入预测；粒子群优化；偏最小二乘支持向量机
1.引言
税收收入作为国家财政收入的重要组成部分，在宏观经济决策和财政规划中扮演着至关重要的角色。税收收入的准确预测对于国家财政预算的制定和执行具有重要意义。然而，由于税收收入受到多个影响因素的综合作用，其预测模型具有一定的复杂性。
2.相关研究与方法
2.1税收收入预测模型
传统的税收收入预测模型主要包括回归分析、时间序列分析和机器学习方法。回归分析方法基于统计模型，通过建立税收收入与相关经济指标之间的关系，进行预测。时间序列分析方法利用历史数据中的时间相关性进行预测。机器学习方法则通过机器学习算法，自动学习影响税收收入的规律。
2.2粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种全局优化算法，其模拟了鸟群捕食行为中的信息共享和集体智慧的过程。粒子群优化算法通过不断迭代搜索，寻找问题的最优解。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。
2.3偏最小二乘支持向量机
偏最小二乘支持向量机（PLS-SVM）是一种非线性回归方法，可以通过寻找最佳的核函数将低维输入空间映射到高维特征空间中，从而提高预测模型的准确性。
3.研究方法
本文提出了一种基于粒子群优化偏最小二乘支持向量机（PSO-PLS-SVM）的方法，用于预测我国的税收收入。具体步骤如下：
1）收集相关的影响因素数据，包括经济指标、税收政策等；
2）利用粒子群优化算法确定PLS-SVM的最佳超参数；
3）建立PSO-PLS-SVM模型，并利用历史数据进行训练；
4）利用训练好的模型进行税收收入的预测。
4.实证分析与结果
本文选取了我国经济指标数据和税收政策数据作为影响因素，并采用PSO-PLS-SVM方法进行税收收入的预测。实证结果表明，PSO-PLS-SVM方法可以有效地预测我国的税收收入，并且具有较高的预测精度和稳定性。
5.结论与展望
本文基于粒子群优化偏最小二乘支持向量机的方法，对我国税收收入进行了预测研究。实证结果表明，该方法在税收收入预测中具有较好的性能。未来的研究可以进一步改进和优化该方法，探索更多的影响因素，并加入其他机器学习方法进行比较分析，以提高预测模型的准确性和稳定性。
参考文献：
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