基于fbprophet框架的期末余额预测方法

• 作者: 于建军 康孟海
• 来源期刊: 科研信息化技术与应用
• 关键词: 时间序列 fbprophet 期末余额 深度学习 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 技术
• 页码范围: 13-20
• 页数: 8页
• 字数: 5873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/j.issn.1674-9480.2019.04.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于建军	中国科学院计算机网络信息中心	10	71	4.0	8.0
2	康孟海	中国科学院计算机网络信息中心	1	0	0.0	0.0