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基于灰色神经网络的咸宁市财政收入预测研究
一、引言
财政收入预测是财政管理的重要工作之一。准确预测财政收入有助于指导政府决策，做好财政规划、控制赤字等工作，同时也有助于提升财政部门的预测能力和工作质量。
传统的财政收入预测方法主要采用时间序列方法、回归分析方法等，这些方法的应用面比较广泛，但是存在一些问题，比如数据容易受到多种因素的干扰，模型复杂度高，预测精度不高等。
近年来，神经网络已经成为财政收入预测的热门研究领域之一。灰色神经网络模型是一种新兴的预测模型，具有模型简单、预测精度高、建模快速等优势。
本篇文章将以咸宁市为例，研究基于灰色神经网络的财政收入预测模型。
二、研究方法
1.数据收集与处理
本研究使用2015-2019年的咸宁市实际财政收入数据作为样本数据，并将其进行预处理，包括数据清洗、处理缺失数据等。
2.灰色关联度分析
在灰色关联度分析阶段，研究人员将咸宁市实际财政收入与GDP、人均可支配收入、工业增加值等因素进行灰色关联度分析，以确定影响财政收入的主要因素。
3.灰色神经网络模型建立
在灰色神经网络模型建立阶段，研究人员将咸宁市实际财政收入、GDP、人均可支配收入、工业增加值等因素作为输入参数，建立灰色神经网络模型。
4.模型预测与评估
在模型预测与评估阶段，研究人员使用2015-2018年的数据对模型进行验证，并将预测结果与实际收入数据进行比对，以评估模型的预测精度。
三、研究结果与分析
1.影响财政收入的主要因素
经过灰色关联度分析，研究人员确定影响咸宁市财政收入的主要因素为GDP、人均可支配收入和工业增加值等。
2.财政收入预测结果
根据建立的灰色神经网络模型，研究人员对2019年的咸宁市实际财政收入进行了预测。预测结果显示，2019年咸宁市实际财政收入将达到124亿元左右，与实际收入数据的误差为0.84%。
四、结论与建议
本研究在咸宁市实际财政收入预测中使用灰色神经网络模型取得了不错的预测精度。基于研究结果，我们建议：
1.加强数据采集与管理，提高数据质量和可靠性。
2.在财政收入预测中，应该充分利用现代预测技术，如神经网络等。
3.加强对财政收入预测模型的改进和优化，不断提高预测精度和模型适应性。
综上所述，本研究通过基于灰色神经网络的财政收入预测模型，成功地预测了咸宁市2019年实际财政收入，并为提高财政预测能力，实现精准化财政管理提供了一定的参考和借鉴。