【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工交互、项目预算分析的，尤其涉及一种基于人工智能的预算调整方法。
技术介绍
1、预算是指企业或个人未来的一定时期内经营、资本、财务等各方面的收入、支出、现金流的总体计划，它将各种经济活动用货币的形式表现出来，每一个责任中心都有一个预算，它是为执行本中心的任务和完成财务目标所需各种资财的财务计划。
2、预算调整分为全面调整和局部调整，全面调整指对预算全面变动，局部调整是对预算的局部变动，在预算执行过程中，为了适应客观情况的变化，对预算进行局部调整，重新组织预算收支平衡是常态。
3、目前，各行企业在发展中，通常会设置各种各样的新项目，在新项目立项之初会设置项目预算，但是在项目进行过程中，对于项目预算的设置可能和实际不符，导致对项目预算的监控准确度较低，如何能根据客观情况变化而对预算进行有效的局部调整，使得组织预算收支平衡。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：随机从立案项目中选择项目业务量的计量向量，以确定其适用的业务量范围；
4、根据所述适用的业务量范围，确定各项成本与业务量之间的数量关系；
5、利用所述数量关系计算各项预算成本，并基于随机森林算法对获得的各项预算成本进行项目预算的局部动态调整。
6、作为本专利技术所述的一种优选方案，确定所述适用的业务量范围之前，还需对选择的项目业务量的计量值进行数据预处理，其包括：
7、利用网络爬虫技术从开源数据库中获取立案项目中项目业务量的数据信息，经由清洗、筛除操作后，组成数据集；
8、将所述数据集导入预定义的numpy库、matplotlip库、pandas库中执行python的预处理；
9、所述pandas库读取所述数据集，并提取所述数据集中的因变量和自变量，输出因变量数组和自变量数组；
10、通过计算平均值替代所述因变量数组和所述自变量数组中的缺失值；
11、根据分类变量对所述数据集进行编码分类；
12、结合标准化处理对分类后的所述数据集进行特征缩放，获得标准化后的数值，即计量向量。
13、作为本专利技术所述的一种优选方案，所述分类变量包括业务变量和成本变量，将所述业务变量转化为分类数据，输出得到编码数字为0、1、2、3，若所述业务变量重复，则对应的编码数字就会重复；
14、将所述成本变量转化为分类数据，输出得到编码数字为0或1，0表示否，即成本未亏损，1表示是，即成本亏损。
15、作为本专利技术所述的一种优选方案，所述标准化处理的数学公式由下式进行表达：
16、
17、其中，x为原始值，mean为平均值，a为标准差，x’为标准化后的值。
18、作为本专利技术所述的一种优选方案，所述确定各项成本与业务量之间的数量关系，包括：
19、根据成本性态，所述各项成本与业务量之间的数量关系通过数学公式可表示为y＝a+bk；
20、其中，y表示该项预算成本总额，a表示该项成本中的预算固定成本额，b表示该项成本中的预算单位变动成本额，k表示预计业务量。
21、作为本专利技术所述的一种优选方案，计算各项预算成本，包括：
22、eac＝ac+etc
23、非典型偏差：etc＝bac-ev
24、典型偏差：etc＝(bac-ev)/cpi
25、ev＝已完成业务量*预算定额
26、pv＝计划工作量*预算定额
27、cpi＝ev/ac
28、其中，eac为预算成本，ac为已完成业务量的实际成本，etc为剩余业务量成本，bac为完成时的pv总和，pv为计划完成的业务量，ev为已完成业务量的预算成本，cpi为成本绩效指数。
29、作为本专利技术所述的一种优选方案，基于随机森林算法对获得的各项预算成本进行项目预算的局部动态调整，包括：
30、定义选择的项目业务量的计量向量的数据集t的大小为n，特征数目为m，随机森林的大小为k；
31、遍历随机森林的大小k次；
32、从所述数据集t中有放回抽样的方式，取样n次形成一个新的子集d；
33、随机选择m个特征，其m<m；
34、通过子集d和m个特征，学习出一个完整的决策树，生成随机森林动态调整模型，以对各项预算成本进行项目预算的局部动态调整。
35、作为本专利技术所述的一种优选方案，所述m个特征的随机选择，包括：
36、分类时，则在每次划分时使用个特征；
37、回归时，则选择但不少于5个特征。
38、本专利技术的有益效果：本专利技术通过分析项目业务量完成的成本，获知预算成本，再根据设计的随机森林决策树，自适应动态局部调整项目业务量，以控制成本，在避免人工误差的基础上，提高对项目监控的准确度，避免高额成本支出。
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1.一种基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，确定所述适用的业务量范围之前，还需对选择的项目业务量的计量值进行数据预处理，其包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，所述分类变量包括业务变量和成本变量，将所述业务变量转化为分类数据，输出得到编码数字为0、1、2、3，若所述业务变量重复，则对应的编码数字就会重复；
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，所述标准化处理的数学公式由下式进行表达：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，所述确定各项成本与业务量之间的数量关系，包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，计算各项预算成本，包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，基于随机森林算法对获得的各项预算成本进行项目预算的局部动态调整，包括：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的预算调整方
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，确定所述适用的业务量范围之前，还需对选择的项目业务量的计量值进行数据预处理，其包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，所述分类变量包括业务变量和成本变量，将所述业务变量转化为分类数据，输出得到编码数字为0、1、2、3，若所述业务变量重复，则对应的编码数字就会重复；
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的预算调整方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：高敏，
申请(专利权)人：南京涵韬信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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