税金的预测方法、装置以及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种税金的预测方法，其中，方法包括：获取多组原始税金数据；对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据；将各组所述中间数据进行补全处理，得到各组所述中间数据各自对应的目标数据；将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值。将得到的目标数据按照时间顺序输入税金预测模型中，进行迭代计算训练，在代入最后一组目标数据后得到了税金预测值，从而减小税金预测值与真实值的误差。

【技术实现步骤摘要】
税金的预测方法、装置以及计算机设备
本专利技术涉及智能决策领域，特别涉及一种税金的预测方法、装置以及计算机设备。
技术介绍
随着人工智能的进步，越来越多的技术都融入了机器学习及深度学习技术，同时各行各业对于人工智能技术的依赖也逐渐凸显。税金预测对于现在企业的生存和发展有着至关重要的影响。做好税金预测已成为企业刻不容缓的任务。目前，税金预测的方式都是基于原始税金数据进行求取，求取的方式为取平均数、众数、中位值，或者拟合成函数，但是原始税金数据存在有部分数据偏大或者偏小，导致税金预测值与真实值的误差比较大。
技术实现思路
本专利技术的主要目的为提供一种税金的预测方法、装置以及计算机设备，旨在解决原始税金数据存在有部分数据偏大或者偏小，导致税金预测值与真实值的误差比较大的问题。本专利技术提供了一种税金的预测方法，包括：获取多组原始税金数据；对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据；将各组所述中间数据进行补全处理，得到各组所述中间数据各自对应的目标数据；将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值。进一步地，所述将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练迭代计算训练的步骤，包括：将多组所述目标数据按照时间顺序进行排序；将排序后各组所述目标数据输入至所述税金预测模型的预测函数中进行迭代计算训练；其中，所述预测函数为表示第t组目标数据的损失值，n表示每组所述目标数据的数目，yi表示第i个目标数据，表示根据第i个目标数据的预测值，表示第t组数据的正则化项，constant表示一个常数值，第t组目标数据表示所述目标数据中按时间顺序从小到大排名第t的目标数据。进一步地，所述将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值的步骤，包括：将各组所述目标数据按照时间顺序进行排序；将排序后的所述目标数据按照预设的分类方法拆分为多个小组；将各所述目标数据中相同小组的数据分别输入至预测函数中进行迭代计算训练，得到各小组对应的子数据；将各所述子数据进行综合，得到所述税金预测值。进一步地，所述对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据的步骤，包括：将各组所述原始税金数据进行对数变化，得到各组所述原始税金数据对应的第一税金数据；将各组所述第一税金数据按照数值大小进行排序；将排序后的所述第一税金数据中的数据进行百分位消除，得到所述中间数据；其中所述百分位消除包括消除大于第一预设百分位的数据和/或小于第二预设百分位的数据。进一步地，所述将各组所述中间数据进行补全处理的步骤，包括：按照时间顺序将所述中间数据的各税金数据进行排序；将所述中间数据的各税金数据进行拟合，得到各所述中间数据各自对应的拟合曲线；根据缺失的时间点在所述拟合曲线上的插值对所述中间数据进行补全处理。进一步地，所述获取多组原始税金数据的步骤，包括：获取待预测的税金所属的税金类别；根据所述税金类别确定所述原始税金数据所在的位置信息；通过sqoop脚本在所述位置信息中对应的位置处，采集所述原始税金数据。本专利技术还提供了一种税金的预测装置，包括：税金数据获取模块，用于获取多组原始税金数据；平滑处理模块，用于对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据；补全处理模块，用于将各组所述中间数据进行补全处理，得到各组所述中间数据各自对应的目标数据；排列模块，用于将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值。进一步地，所述排列模块，包括：排序子模块，用于将多组所述目标数据按照时间顺序进行排序；训练子模块，用于将排序后各组所述目标数据输入至所述税金预测模型的预测函数中进行迭代计算训练；其中，所述预测函数为表示第t组目标数据的损失值，n表示每组所述目标数据的数目，yi表示第i个目标数据，表示根据第i个目标数据的预测值，表示第t组数据的正则化项，constant表示一个常数值，第t组目标数据表示所述目标数据中按时间顺序从小到大排名第t的目标数据。本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。本专利技术的有益效果：对各组原始税金数据进行平滑处理，可以剔除掉对税金预测值影响较大的数据，再进行补全处理，保证数据的完整性，将得到的目标数据按照时间顺序输入税金预测模型中，进行迭代计算训练，在代入最后一组目标数据后得到了税金预测值，从而减小税金预测值与真实值的误差。附图说明图1是本专利技术一实施例的一种税金的预测方法的流程示意图；图2是本专利技术一实施例的一种税金的预测装置的结构示意框图；图3为本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明，本专利技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后等)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变，所述的连接可以是直接连接，也可以是间接连接。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本专利技术中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。参照图1，本专利技术提出一种税金的预测方法，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种税金的预测方法，其特征在于，包括：/n获取多组原始税金数据；/n对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据；/n将各组所述中间数据进行补全处理，得到各组所述中间数据各自对应的目标数据；/n将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种税金的预测方法，其特征在于，包括：
获取多组原始税金数据；
对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据；
将各组所述中间数据进行补全处理，得到各组所述中间数据各自对应的目标数据；
将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值。


2.如权利要求1所述的税金的预测方法，其特征在于，所述将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练迭代计算训练的步骤，包括：
将多组所述目标数据按照时间顺序进行排序；
将排序后各组所述目标数据输入至所述税金预测模型的预测函数中进行迭代计算训练；其中，所述预测函数为表示第t组目标数据的损失值，n表示每组所述目标数据的数目，yi表示第i个目标数据，表示根据第i个目标数据的预测值，表示第t组数据的正则化项，constant表示一个常数值，第t组目标数据表示所述目标数据中按时间顺序从小到大排名第t的目标数据。


3.如权利要求1所述的税金的预测方法，其特征在于，所述将各组所述目标数据按照数据的时间顺序进行排列，并依次输入至税金预测模型中进行迭代计算训练，直至输入最后一组所述目标数据后，得到税金预测值的步骤，包括：
将各组所述目标数据按照时间顺序进行排序；
将排序后的所述目标数据按照预设的分类方法拆分为多个小组；
将各所述目标数据中相同小组的数据分别输入至预测函数中进行迭代计算训练，得到各小组对应的子数据；
将各所述子数据进行综合，得到所述税金预测值。


4.如权利要求1所述的税金的预测方法，其特征在于，所述对各组所述原始税金数据进行数据平滑处理，得到平滑处理后的各组所述原始税金数据各自对应的中间数据的步骤，包括：
将各组所述原始税金数据进行对数变化，得到各组所述原始税金数据对应的第一税金数据；
将各组所述第一税金数据按照数值大小进行排序；
将排序后的所述第一税金数据中的数据进行百分位消除，得到所述中间数据；其中所述百分位消除包括消除大于第一预设百分位的数据和/或小于第二预设百分位的数据。

【专利技术属性】
技术研发人员：谷坤，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44