本文探讨了利用Elman神经网络构建税收预测模型的方法，通过捕捉时间序列中的模式，预测未来税收。文章提供MATLAB实现代码，并讨论了模型评估与优化。
基于Elman神经网络的税收预测模型
税收是一个国家财政收入的重要组成部分，能够准确预测税收的变化趋势对政府的财政决策具有重要意义。神经网络是一种强大的工具，可以应用于多个领域的预测建模。在本文中，我们将介绍基于Elman神经网络的税收预测模型，并提供相应的MATLAB源代码。
Elman神经网络是一种循环神经网络（RNN），适用于处理具有时序依赖关系的数据。它具有一个隐藏层和一个记忆单元，可以通过将当前输入与前一个时间步的隐藏状态相结合来捕捉时间上的相关信息。在税收预测问题中，我们可以使用Elman神经网络来学习税收数据的时序模式，并进行未来税收的预测。
首先，我们需要准备税收数据集。该数据集应包括历史税收的时间序列和相应的目标值（例如，下一个时间步的税收）。可以使用MATLAB中的表格数据结构来组织和处理数据。以下是一个简单的示例：
% 导入数据
tax_data = readtable('tax_data.csv'
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