[发明专利]固定资产投资金额智能预测方法、装置及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910460919.1 申请日: 2019-05-29
公开(公告)号: CN110335155A 公开(公告)日: 2019-10-15
发明(设计)人: 刘媛源;汪伟 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q40/06 分类号: G06Q40/06;G06Q10/04;G06N3/04
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明涉及一种人工智能技术,揭露了一种固定资产智能分析方法,包括:时间序列预测模型要素库接收已知的固定资产指标集与固定资产标签集,并将所述固定资产指标集划分为训练集与测试集;当所述训练集的数量大于预设的第一阈值时,多层前馈神经网络接收所述训练集并计算出数据输入至循环神经网络,所述循环神经网络接收所述时间次序与所述数据进行映射训练,直至满足要求退出训练;接收待预测的固定资产投资指标,利用所述多层前馈神经网络和所述循环神经网络进行固定资产投资金额预测。本发明还提出一种固定资产智能分析装置以及一种计算机可读存储介质。本发明可以实现精准的固定资产智能分析功能。
搜索关键词: 固定资产 固定资产投资 循环神经网络 训练集 前馈神经网络 指标集 多层 计算机可读存储介质 时间序列预测模型 人工智能技术 智能分析功能 智能分析装置 存储介质 时间次序 智能分析 智能预测 测试集 阈值时 预测 映射 预设 标签 退出
【主权项】:
1.一种固定资产智能分析方法,其特征在于,所述方法包括:接收已知的固定资产指标集与固定资产标签集,将所述固定资产指标集进行指标分解后,依时间次序输入至时间序列预测模型要素库中,所述时间序列预测模型要素库依所述时间次序将所述固定资产指标集划分为训练集与测试集;当所述训练集的数量大于预设的第一阈值时,将所述训练集输入至多层前馈神经网络计算出非线性转换数据集,将所述时间次序与所述非线性转换数据集输入至循环神经网络进行映射训练,直至所述循环神经网络的损失函数满足预设的第二阈值要求时退出训练;当所述循环神经网络利用训练集完成训练时,接收所述测试集预测固定资产投资金额集,若所述固定资产投资金额集与所述固定资产标签集误差小于预设第三阈值,完成最终训练,若所述固定资产投资金额集与所述固定资产标签集大于所述预设第三阈值,则所述循环神经网络继续接收所述非线性转换数据与所述时间次序进行训练;接收用户待预测的固定资产投资指标,利用所述多层前馈神经网络和所述循环神经网络进行固定资产投资金额预测,并输出固定资产投资金额预测结果。
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