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摘要
税收对于平衡财政收支、宏观调控具有十分重要的意义。通过对税收收入的预测和分析，政府部门可以合理制定相关政策和税率，有助于维持国家经济的平稳运行。以广东省为研究对象，采用LASSOSVR、RF-SVR、LASSO-BPNN、RF-BPNN四种组合模型对广东省2012—2021年的年税收收入数据进行对比预测。组合模型结合了变量筛选、线性和非线性的特点，简化模型的同时提高了泛化能力。通过数据拟合与模型参数调整，得出在所用的所有模型中，RF-BPNN模型的精度优于其他模型的结论，为今后的税收预测研究提供了新的思路。
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