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分析歷史稅收數據之間的隱藏關系，利用數學模型來預測未來的稅收收入是稅收預測的研究重點。在此，提出了一種結合小波變換的長短期記憶（LSTM循環神經網絡的稅收預測模型。在數據預處理上結合小波變換來去除稅收數據中的噪聲，提高模型的泛化能力。LSTM神經網絡通過加入隱藏神經單元和門控單元能夠更妤地學習到歷史稅收數據之間的相關關系，并進一步提取有效的輸入序列間的狀態新息，而且解決了循環神經網絡的長期依賴問題。實驗結果表明，基于LSTM神經網絡的編碼器-解碼器結構能夠増強稅收預測的時間步長，在中長期的稅收預測中相比單步湑動窗口的LSTM神經網絡模型以及基于差分微分方程的灰色模型和基于回歸的自回歸移動平均模型（ ARIMA），在預測精度上有明顯提升。
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