[发明专利]基于机器学习的营收预测方法、设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 202111092736.2 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113869944A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 郑词林;王东;黄瑜;冉茂森;洪鑫磊;冯婷婷 | 申请（专利权）人： | 平安银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 张娓娓;袁文婷 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种人工智能技术领域，提供一种基于机器学习的营收预测方法、设备及可读存储介质，其中方法包括：通过输入层获取时间序列数据；通过时间序列数据对候选的时间序列模型进行训练和预测，选择满足预设需求的时间序列模型作为第一隐藏层；对第一隐藏层进行训练，获取第一隐藏层模型；根据每个月的营业收入数据偏差对第一隐藏层模型进行训练，生成偏差预测模型；将第一隐藏模型与偏差预测模型相叠加，生成神经网络模型的第二隐藏层模型；通过迭代训练确定最终隐藏层模型；通过最终隐藏层模型获取营业收入预测数据。本发明主要目的在于解决目前建立单一的时间序列模型对营业收入的预测准确度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 预测 方法 设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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