一种凭证库存预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种凭证库存预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取凭证分支数据；对所述凭证分支数据进行归一化处理，得到凭证特征数据；对所述凭证特征数据进行弹性回归处理，得到回归特征数据；将所述回归特征数据和所述凭证特征数据输入预先构建的预测模型，得到预测结果。实施本申请实施例，可以合理控制凭证的库存数量，降低保存凭证的库存成本，同时预测凭证可以合理控制凭证对应的开销，节约成本和预算，节省人力物力，提高预测效率。提高预测效率。提高预测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种凭证库存预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种凭证库存预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]金融行业通常会用到凭证系统进行凭证库存预测，但是，现有技术大部分使用的是传统的统计方式实现，即根据历史数据求个平均值，或者求历史的同比、环比，然后依据这些数据的走向趋势进行预测。
[0003]但是，这种方式存在诸多问题，比如未综合考虑季节及业务自然增长因素，并且，由于经济因素、发展速度等差异，导致很多预测都是不合理的，造成大量凭证积压在银行库房，物料成本、管理成本越来越大。凭证运营效率随着需要进行的预测的凭证越来越多而逐渐下降，客户的服务质量也随之下降。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种凭证库存预测方法、装置、电子设备及存储介质，可以合理控制凭证的库存数量，降低保存凭证的库存成本，同时预测凭证可以合理控制凭证对应的开销，节约成本和预算，节省人力物力，提高预测效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种凭证库存预测方法，所述方法包括：
[0006]获取凭证分支数据；
[0007]对所述凭证分支数据进行归一化处理，得到凭证特征数据；
[0008]对所述凭证特征数据进行弹性回归处理，得到回归特征数据；
[0009]将所述回归特征数据和所述凭证特征数据输入预先构建的预测模型，得到预测结果。
[0010]在上述实现过程中，对凭证分支数据进行归一化处理、弹性回归处理，得到回归特征数据，再将回归特征数据输入预测模型进行预测，可以合理控制凭证的库存数量，降低保存凭证的库存成本，同时预测凭证可以合理控制凭证对应的开销，节约成本和预算，节省人力物力，提高预测效率。
[0011]进一步地，所述对所述凭证分支数据进行归一化处理，得到凭证特征数据的步骤，包括：
[0012]获取所述凭证分支数据的分支类型；
[0013]对所述分支类型进行编码处理，得到编码后的凭证分支数据；
[0014]对所述编码后的凭证分支数据中的缺失数据和异常数据进行回补，得到所述凭证特征数据。
[0015]在上述实现过程中，对分支类型进行编码处理，可以将分支类型进行归一化，同时对凭证分支数据汇总的缺失数据和异常数据进行回补，提高对分支类型的处理效率。
[0016]进一步地，所述对所述凭证特征数据进行弹性回归处理，得到回归特征数据的步
骤，包括：
[0017]对所述凭证特征数据进行回归滑动处理，得到输入特征值；
[0018]将所述输入特征值输入预先构建的弹性回归模型中进行训练，得到所述回归特征数据。
[0019]在上述实现过程中，对凭证也正数据进行回归滑动处理，再将得到的输入特征值进行训练，可以提取到回归特征数据，提高对凭证库存预测的准确性，减少出错率。
[0020]进一步地，所述对所述凭证特征数据进行回归滑动处理，得到输入特征值的步骤，包括：
[0021]提取所述凭证特征数据对应的滑动窗口特征值；
[0022]获得所述滑动窗口特征值的平均值，将所述滑动窗口特征值的平均值作为所述输入特征值。
[0023]在上述实现过程中，提取凭证特征数据对应的滑动窗口特征值，再将其平均值作为输入特征值，可以减少回归滑动处理过程中的误差，使得结果更加准确。
[0024]进一步地，所述提取所述凭证特征数据对应的滑动窗口特征值的步骤，包括：
[0025]根据回归滑动平均模型构建滑动窗口；
[0026]将所述凭证特征数据输入所述滑动窗口，得到所述滑动窗口特征值。
[0027]在上述实现过程中，根据滑动窗口获得滑动窗口特征值，可以缩短对凭证特征数据的处理、提取时间，同时不影响对凭证库存预测的准确性，避免出错。
[0028]进一步地，所述将所述回归特征数据和所述凭证特征数据输入预先构建的预测模型，得到预测结果的步骤，包括：
[0029]将所述回归特征数据和所述凭证特征数据进行融合，得到融合特征数据；
[0030]将所述融合特征数据输入所述预先构建的预测模型，得到所述预测结果。
[0031]在上述实现过程中，将回归特征数据和凭证特征数据进行融合后输入预测模型，使得预测模型能够多方位的对凭证进行预测，减少数据冗余，提高预测效率。
[0032]进一步地，在所述将所述融合特征数据输入所述预先构建的预测模型，得到所述预测结果的步骤之后，还包括：
[0033]获取历史实际凭证数据；
[0034]根据所述历史实际凭证数据判断所述预测结果是否达到预测阈值；
[0035]若否，舍弃所述预测结果。
[0036]在上述实现过程中，对预测结果进行进一步认证，可以提高预测结果的可用性，同时提升下一次对凭证库存进行预测的准确率。
[0037]第二方面，本申请实施例还提供了一种凭证库存预测装置，所述装置包括：
[0038]获取模块，用于获取凭证分支数据；
[0039]归一化模块，用于对所述凭证分支数据进行归一化处理，得到凭证特征数据；
[0040]回归处理模块，用于对所述凭证特征数据进行弹性回归处理，得到回归特征数据；
[0041]预测模块，用于将所述回归特征数据和所述凭证特征数据输入预先构建的预测模型，得到预测结果。
[0042]在上述实现过程中，对凭证分支数据进行归一化处理、弹性回归处理，得到回归特征数据，再将回归特征数据输入预测模型进行预测，可以合理控制凭证的库存数量，降低保
存凭证的库存成本，同时预测凭证可以合理控制凭证对应的开销，节约成本和预算，节省人力物力，提高预测效率。
[0043]第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0044]第四方面，本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
[0045]第五方面，本申请实施例提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
[0046]本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
[0047]并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围值的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种凭证库存预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取凭证分支数据；对所述凭证分支数据进行归一化处理，得到凭证特征数据；对所述凭证特征数据进行弹性回归处理，得到回归特征数据；将所述回归特征数据和所述凭证特征数据输入预先构建的预测模型，得到预测结果。2.根据权利要求1所述的凭证库存预测方法，其特征在于，所述对所述凭证分支数据进行归一化处理，得到凭证特征数据的步骤，包括：获取所述凭证分支数据的分支类型；对所述分支类型进行编码处理，得到编码后的凭证分支数据；对所述编码后的凭证分支数据中的缺失数据和异常数据进行回补，得到所述凭证特征数据。3.根据权利要求1所述的凭证库存预测方法，其特征在于，所述对所述凭证特征数据进行弹性回归处理，得到回归特征数据的步骤，包括：对所述凭证特征数据进行回归滑动处理，得到输入特征值；将所述输入特征值输入预先构建的弹性回归模型中进行训练，得到所述回归特征数据。4.根据权利要求2所述的凭证库存预测方法，其特征在于，所述对所述凭证特征数据进行回归滑动处理，得到输入特征值的步骤，包括：提取所述凭证特征数据对应的滑动窗口特征值；获得所述滑动窗口特征值的平均值，将所述滑动窗口特征值的平均值作为所述输入特征值。5.根据权利要求4所述的凭证库存预测方法，其特征在于，所述提取所述凭证特征数据对应的滑动窗口特征值的步骤，包括：根据回归滑动平均模型构建滑动窗口；将所述凭证特征数据输入所述滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：王攀，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：