基于机器学习的预算管理预测研究

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预算管理有助于公司更好的控制费用.目前,对预算的预测主要是各单位财务人员根据单位自身的情况以及经验进行估算,在实际的操作过程中受限于财务人员的主观性,预算往往存在较大的偏差.机器学习算法能够根据历史预算使用情况来预测未来的预算,具有比财务人员预测更强的客观性,因此本文研究机器学习中的支持向量机模型对预算的预测.本文基于支持向量机设计预算管理的预测模型,采用遗传算法对各个参数进行优化,在样本外的测试中,RMSE为2496.82,优于BP神经网络模型以及随机森林模型.
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