本申请公开了一种预算审批的预测方法、装置、设备及介质，方法包括：构建自动审批参数；基于用户的操作，确定预算审批数据，以及判断是否启用所述自动审批参数；若是，则获取预设时间段内的历史预算审批数据；所述历史预算审批数据包括历史预算维度、历史预算金额、历史审批结果；通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型；通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过。能够实现对于预算提交的审批进行自主检验，提高预测的准确性，同时以科学的形成一种审批标准，同时能够提高审批流程的效率。提高审批流程的效率。提高审批流程的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种预算审批的预测方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及数据管理
，尤其涉及一种预算审批的预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]全面预算是一种对于业务指标，各项费用，资产状况等工作进行统筹管理的应用方法。为了提高客户对于项目把控，根据企业项目的进程对于资源，人员等各项成本进行调整以便于更加合理的为企业提供导向作用。
[0003]目前，企业在编制预算之后，会将编制好的报表交由上级领导进行审批。随着企业的不断发展，审核人员也相应的增加，管理决策层级也相应的增多，便会导致日常编制，审核审批等工作占据大量的时间，同时，在进行审批的时候，上级领导通常仅通过人为的读取往年的预算审批数据对于收到当前预算数据进行审批。过于依赖经验，导致预算审批结果准确率低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种预算审批的预测方法、装置、设备及介质，用于解决预算审批结果准确率低的问题。
[0005]本申请实施例采用下述技术方案：
[0006]一方面，本申请实施例提供了一种预算审批的预测方法，该方法包括：构建自动审批参数；基于用户的操作，确定预算审批数据，以及判断是否启用所述自动审批参数；若是，则获取预设时间段内的历史预算审批数据；所述历史预算审批数据包括历史预算维度、历史预算金额、历史审批结果；通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型；通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过。
[0007]一个示例中，所述通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型，具体包括：确定正则项表达式与损失函数项表达式；对所述正则项表达式与所述损失函数项表达式进行拉格朗日转换，构建所述支持向量机初始模型；根据所述支持向量机初始模型，确定初始预测函数；将所述历史预算审批数据输入所述支持向量机初始模型进行训练，以确定所述初始预测函数中法向量与偏置分别对应的数值；将所述法向量与偏置分别对应的数值输入所述初始预测函数，以生成预测函数。
[0008]一个示例中，所述通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过，具体包括：将所述预算审批数据输入所述预测函数，生成预测值；判断所述预测值是否满足预设审批通过条件，若是，则确定所述预算审批数据审批通过。
[0009]一个示例中，所述方法还包括：若所述预测值不满足预设审批通过条件，则计算所述预算审批数据与所述历史预算审批数据的相似度；将与所述预算审批数据相似度最高的历史预算审批数据对应的审批结果作为所述预算审批数据的参考审批结果；若所述预算审
批数据与所述参考审批结果不一致，则向所述用户验证所述预算审批数据是否异常；若否，则将所述预算审批数据进行驳回。
[0010]一个示例中，所述方法还包括：若所述预算审批数据异常，则获取用户发送的更新的预算审批数据；将所述更新的预算审批数据重新输入所述预测函数，生成更新的预测值；判断所述更新的预测值是否满足所述预设审批通过条件；若否，则将所述预算审批数据进行驳回。
[0011]一个示例中，所述将所述预算审批数据进行驳回之后，所述方法还包括：将所述预算审批数据加入驳回结果队列；在所述驳回结果队列中，在所述预设时间段内，按照预算期间对多个驳回预算审批数据进行分组，得到多组驳回预算审批数据；对各组驳回预算审批数据提取同一预算组织对应的预算金额；在所述预算组织中，确定所述对应的预算金额的均值，根据所述均值将多个所述预算组织进行对比，确定所述各组驳回预算审批数据中均值最高的预算组织；对所述均值最高的预算组织进行汇总，确定出现频率最高的预算组织；将所述出现频率最高的预算组织反馈至所述用户，以便用户验证所述出现频率最高的预算组织的运行状况。
[0012]一个示例中，所述方法还包括：若未启用所述自动审批参数，则确定所述预算审批数据对应的预算组织；在预先设置的审批库中，检索所述预算组织对应的映射规则表；通过所述映射规则表对所述预算审批数据进行审查，确定所述预算审批数据中的异常数据；将所述异常数据发送至所述用户，以便所述用户基于所述异常数据对所述预算审批数据进行审核。
[0013]另一方面，本申请实施例提供了一种预算审批的预测装置，所述装置包括：构建模块，构建自动审批参数；判断模块，基于用户的操作，确定预算审批数据，以及判断是否启用所述自动审批参数；获取模块，若是，则获取预设时间段内的历史预算审批数据；所述历史预算审批数据包括历史预算维度、历史预算金额、历史审批结果；训练模块，通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型；预测模块，通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过。
[0014]另一方面，本申请实施例提供了一种预算审批的预测设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：构建自动审批参数；基于用户的操作，确定预算审批数据，以及判断是否启用所述自动审批参数；若是，则获取预设时间段内的历史预算审批数据；所述历史预算审批数据包括历史预算维度、历史预算金额、历史审批结果；通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型；通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过。
[0015]另一方面，本申请实施例提供了一种预算审批的预测非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：构建自动审批参数；基于用户的操作，确定预算审批数据，以及判断是否启用所述自动审批参数；若是，则获取预设时间段内的历史预算审批数据；所述历史预算审批数据包括历史预算维度、历史预算金额、历史审批结果；通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型；通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过。
[0016]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0017]本申请实施例通过构建自动审批参数，能够进入自动审批模式，通过历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型，从而通过支持向量机模型与预算审批数据，自动对预算审批数据进行审批，能够实现对于预算提交的审批进行自主检验，提高预测的准确性，同时以科学的形成一种审批标准，同时能够提高审批流程的效率。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将结合附图来对本申请的部分实施例进行详细说明，附图中：
[0019]图1为本申请实施例提供的一种预算审批的预测方法的流程示意图；
[0020]图2为本申请实施例提供的一种预算审批的预测装置的结构示意图；
[0021]图3为本申请实施例提供的一种预算审批的预测设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种预算审批的预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建自动审批参数；基于用户的操作，确定预算审批数据，以及判断是否启用所述自动审批参数；若是，则获取预设时间段内的历史预算审批数据；所述历史预算审批数据包括历史预算维度、历史预算金额、历史审批结果；通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型；通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述历史预算审批数据训练支持向量机初始模型，构建支持向量机模型，具体包括：确定正则项表达式与损失函数项表达式；对所述正则项表达式与所述损失函数项表达式进行拉格朗日转换，构建所述支持向量机初始模型；根据所述支持向量机初始模型，确定初始预测函数；将所述历史预算审批数据输入所述支持向量机初始模型进行训练，以确定所述初始预测函数中法向量与偏置分别对应的数值；将所述法向量与偏置分别对应的数值输入所述初始预测函数，以生成预测函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述支持向量机模型与所述预算审批数据，预测所述预算审批数据是否审批通过，具体包括：将所述预算审批数据输入所述预测函数，生成预测值；判断所述预测值是否满足预设审批通过条件，若是，则确定所述预算审批数据审批通过。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述预测值不满足预设审批通过条件，则计算所述预算审批数据与所述历史预算审批数据的相似度；将与所述预算审批数据相似度最高的历史预算审批数据对应的审批结果作为所述预算审批数据的参考审批结果；若所述预算审批数据与所述参考审批结果不一致，则向所述用户验证所述预算审批数据是否异常；若否，则将所述预算审批数据进行驳回。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述预算审批数据异常，则获取用户发送的更新的预算审批数据；将所述更新的预算审批数据重新输入所述预测函数，生成更新的预测值；判断所述更新的预测值是否满足所述预设审批通过条件；若否，则将所述预算审批数据进行驳回。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述预算审批数据进行驳回之后，所述方法还包括：将所述预算审批数据加入驳回结果队列；在所述驳回结果队列中，在所述预设时间段内，按照预算期间对多个驳回预算审批数
据进行分组，得到多组驳回预算审批数据；对各组驳回预算审批数据提取同一预算组织对应的预算金额；在所述预算组织中，确定所述对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁广升，韩伟，
申请(专利权)人：山东浪潮通软信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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