区域税收分析中数据挖掘技术的研究和应用.pdf

兰州大学

硕士学位论文

区域税收分析中数据挖掘技术的研究和应用

姓名：李兴国

申请学位级别：硕士

专业：软件工程

指导教师：陈晓云;陈旭辉

20081101
摘要和高的计算精度，误差较小，且解收敛于全局最优，结果更接近于真实值。针对税务行业的特点，从系统框架、软件体系架构、数据架构和应用架构关键词：数据挖掘经过十几年的信息化建设，全国各级税务部门积累了大量的数据信息。如何充分利用这些数据资源，通过税收分析，形成有价值的决策信息，从而促进征收管理水平的提高，已成为税收信息化建设面临的重大课题。应用数据仓库、OLAP、数据挖掘和统计学技术，研究建立税收数据分析系统，对于加强税收分析、准确把握税源动态、实现对整个税收活动科学有效的决策和管理，具有十分重要的意义。作为税收数据分析系统的重要内容，建立税收收入预测模型，实现对税收收入的科学预测，将为税收计划工作提供重要指导和帮助，并有效提高税收计划制定的准确性和及时性，乃至为国家和区域税收政策的制定提供参考。本文在对税收收入与宏观经济进行了深入细致的分析的基础上，针对税收收入预测不稳定、非线性、动态开放性的特点，提出了基于支持向量机的税收收入预测模型。采用灰色系统理论的灰色关联分析方法确定了影响税收收入预测模型的属性特征、在实验过程中讨论了支持向量机方法中核函数及其参数对预测结果的影响等。基于支持向量机的税收收入预测方法能保证快的收敛速度等方面系统详细设计规划了税收数据分析系统的技术架构。并将此技术架构和基丁．支持向量机的税收收入预测模型应用于甘肃省国家税务局税收数据分析平台，达到了预期目的。本文所规划的税收数据分析系统技术架构对全国各级税务部门的税收分析系统建设具有很好的借鉴作用。支持向量机税收预测数据分析系统摘要
par锄etersAbst阳CtWithSVMp印ermachine(SVM)system，thisparameters(丁ofkemelmultinomialThroughtheunremittingeffortofmanyyears，informationhasachieVedplenteousresults，certainapplicationscaleanddepth．emergencedevelopmentdatawarehouse，OLAPtaptechn0109ies，constructedtaxationanalysissystembecomeimportantworkinformationizationconstruction．TaxforecastingisscientincmanagementwhichbasedchangehistoricalmaterialspredictsfhtureAlongwithdeVelopmenteconomyfbrecasting1argeeVolVedinStateAdministration-forTaxationlocalbureaus．TheimportancewiIlincreasefUture．Becauseuncertain，nonlinear，dynamiccomplicatedthesisimplementingforecasting，whichqualitatiVequantitativeanalysirelationbetweeneconomy．Firstly，agraytheoryappliedselectfeatureselectionol、themodel．Secondly，becauseperf．onllancedependsfunctionpunishmentparametersCnon—sensitiVes，theeff-ectsimportalltdiscussed．Lastly，simulationresultsshowthatalgorithmbothfasterconVergencespeedmorecalculationcomparedconVentionalunitarylinearregression，regressjon．Basedthccharacteristjcstax，thisprogrammedtechniquedecisionsupportsystemstax，includingframework，soRwarearchitecture，dataf}amework．ThebeenusedGansuTax．Bueau．Now，theresuletgood．Keywords：DataminingSupportTaxanalysisAbstractconstructtaxataccurateconcentratestostructureVector