| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第13-14页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究目的和研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 研究方法和研究框架 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究框架 | 第17-18页 |
| 第二章 税收预测概念界定与相关理论 | 第18-28页 |
| 2.1 税收预测概念界定 | 第18-19页 |
| 2.1.1 税收计划的概念 | 第18页 |
| 2.1.2 税收预测的概念 | 第18-19页 |
| 2.1.3 税收预测的作用 | 第19页 |
| 2.2 税收收入影响因素分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 经济因素 | 第19-21页 |
| 2.2.2 政策因素 | 第21页 |
| 2.2.3 管理因素 | 第21-22页 |
| 2.3 税收预测的一般方法 | 第22-28页 |
| 2.3.1 时间序列预测方法（Time Series Prediction Method） | 第22-24页 |
| 2.3.2 回归分析预测方法(Regression Analysis Prediction Method) | 第24-25页 |
| 2.3.3 灰色系统预测方法(Grey System Prediction Method) | 第25-26页 |
| 2.3.4 人工神经网络预测方法(Artificial Neural Network Prediction Method) | 第26-28页 |
| 第三章 人工神经网络理论基础与方法 | 第28-35页 |
| 3.1 人工神经网络理论基础 | 第28-32页 |
| 3.1.1 人工神经网络基本原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 人工神经网络的特点 | 第29-30页 |
| 3.1.3 人工神经网络模型 | 第30-32页 |
| 3.2 BP神经网络理论基础 | 第32-35页 |
| 3.2.1 BP神经网络模型的概念 | 第32页 |
| 3.2.2 BP神经网络学习过程 | 第32-33页 |
| 3.2.3 BP神经网络的局限性及改进 | 第33-35页 |
| 第四章 基于BP神经网络的税收预测模型 | 第35-46页 |
| 4.1 BP神经网络用于税收预测的原理、步骤与可行性 | 第35-38页 |
| 4.1.1 BP神经网络预测的基本原理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 BP神经网络预测税收收入的步骤 | 第36-37页 |
| 4.1.3 BP神经网络应用于税收预测的可行性 | 第37-38页 |
| 4.2 设计BP神经网络结构 | 第38-42页 |
| 4.2.1 确定输入输出变量 | 第38页 |
| 4.2.2 确定隐含层层数 | 第38-39页 |
| 4.2.3 确定隐含层神经元数目 | 第39-40页 |
| 4.2.4 选择响应函数 | 第40-42页 |
| 4.3 选择训练算法和参数 | 第42-44页 |
| 4.3.1 选择训练算法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 选择训练方式 | 第43页 |
| 4.3.3 确定训练次数 | 第43-44页 |
| 4.4 确定网络参数 | 第44-46页 |
| 4.4.1 确定基本参数 | 第44页 |
| 4.4.2 确定训练参数 | 第44-46页 |
| 第五章 基于BP神经网络的我国税收预测 | 第46-57页 |
| 5.1 样本数据的采集与归一化处理 | 第46-48页 |
| 5.1.1 样本数据的采集 | 第46-48页 |
| 5.1.2 样本归一化处理 | 第48页 |
| 5.2 BP税收预测模型的Matlab实现 | 第48-55页 |
| 5.2.1 建立网络拓扑结构 | 第48-50页 |
| 5.2.2 网络训练 | 第50-52页 |
| 5.2.3 模型检验 | 第52-54页 |
| 5.2.4 仿真结果分析 | 第54页 |
| 5.2.5 税收收入的预测 | 第54-55页 |
| 5.3 基于历年税收收入的BP预测模型程序编写 | 第55页 |
| 5.4 BP神经网络预测省级行政区域地税收入 | 第55-57页 |
| 结论及展望 | 第57-59页 |
| 研究结论 | 第57页 |
| 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
