目录

1 选题的背景和意义

1.1 选题的背景

1.2 国内外研究现状及发展趋势

1.2.1 国内外研究现状

1.2.2人工神经网络发展趋势

2 研究的基本内容

2.1 基本框架

2、 阐述BP神经网络的基本思想，介绍BP神经网络的基本原理。

4、 根据本文的研究结论给出相关的建议。

2.2 研究的重点和难点

2.3 拟解决的关键问题

3 研究的方法及措施

4 预期成果

2、资料收集准备阶段

3、论文写作及答辩阶段

2018年1月中旬－2018年5月下旬

参考文献

1 选题的背景和意义

1.1 选题的背景

近半个世纪以来，随着人工神经网络的研究不断深入，神经网络的应用也取得了很大的进展。比如在模式识别、人工智能、信息处理、预测估计、医学、经济等多方面都有着重大的应用。并成功地解决了很多现代计算机难以解决的问题。

人工神经网络可以根据所在的环境去改变它的行为。也就是说，人工神经网络可以在接受用户提交的样本集合，依照系统给定的算法，不断地修正用来确定系统行为的神经元之间连接的强度。而且在网络的基本构成确定之后，这种改变是根据其接受的样本集合自然地进行的。一般来说，用户不需要再根据所遇到的样本集合去对网络的学习算法做相应的调整。也就是说，人工神经网络具有良好的学习能力。人工神经网络是一种基于生物学的智能仿生模型，它模拟人类大脑的思维能力，通过对大量个例的不断学习、回忆、归纳、及整理，从中找到规律性的东西，是一种典型的非线性预测。在众多的人工神经网络预测模式中，BP神经网络算法是最常用的方法之一。后向传播算法在多层前馈神经系统上学习。它通过迭代地处理训练元组数据集，把每个元组的网络预测与实际已知的目标值相比较进行学习。该网络的主要特点是信号向前传递，误差反向传递。在前向传递过程中，输入信号从输入层经过隐藏层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态都会影响下一层的神经元状态。输出层如果得不到期望的输出，则转入反向传播，根据预测误差调整权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。

财政收入作为一个地区或国家经济指标体系中的一个核心指标，它可以用来衡量一个地区或是国家的经济发展水平。财政收入预测是根据经济和财政统计资料，对未来财政收入情况进行分析、判断和推测。正确地预测财政收入有利于政府财政预算，合理地进行安排，实现长期的财政收支平衡。也可以为相关部门和企业制定发展计划，为实施相关措施提供可靠的理论参考。

本文通过对财政收入的历史数据信息处理，