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基于fbprophet框架的期末余额预测方法

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时间序列分析充分揭示了动态数据的变化规律,因此在金融、会计等需要体现时间特征的领域得到了广泛应用.本文使用Facebook开源的时间序列预测框架fbprophet,针对单位或企业的期末余额预测问题进行了建模和试验.期末余额指某一时间段内期末结出的账户余额.期末余额预测有助于单位或企业更好的了解余额走向,活用库存资金,提高交易收益.我们以天为单位,预测未来一个月内的期末余额.通过和MLP、XGBoost等深度学习、机器学习模型预测结果的比较,fbprophet的MAPE表现最优.实验结果说明相对于其他算法,fbprophet在情况复杂、规律性差的数据集上仍可得出较为准确的预测结果.
Ending Balance Forecasting Method Based on fbprophet Framework

康孟海、于建军

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中国科学院计算机网络信息中心,北京100190

中国科学院大学,北京100049

时间序列 fbprophet 期末余额 深度学习 机器学习

2019

科研信息化技术与应用

科研信息化技术与应用

影响因子：0.364
ISSN：
年,卷(期)：2019.10(3)
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