[發明專利]一種基于稅務數據進行經營預測的方法及裝置

在審

• 申請號: 201610942016.3
• 申請日: 2016-10-25
• 公開（公告）號: CN107992957A
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 齊超;林文輝
• 申請（專利權）人: 航天信息股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q40/00
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司11283
• 代理人: 顧問,肖冰濱

技術領域

本發明涉及數據處理領域，具體地，涉及一種基于稅務數據進行經營預測的方法及裝置。

背景技術

隨著稅務數據的不斷增長和互聯網大數據技術的興起，稅務大數據也應運而生。稅務機構基于傳統的系統平臺難以對稅務大數據進行有效處理和信息挖掘，不能充分利用大量的稅務數據進行信息獲取、數據挖掘和數據分析等有價值的操作。

而實際中，稅務數據包含了所有企業的營業情況，能夠真實的反應企業的收入和增長趨勢。因此，稅務機構對稅務數據的大數據處理技術日漸重視，快速有效地利用稅務數據挖掘出有價值的信息越來越重要。

目前，隨著大數據技術的發展和數據計算能力的增強，基于海量數據利用機器學習的智能化處理已成為主流的數據處理方案。但是，現有的機器學習的應用主要集中在有監督學習和無監督學習兩種(具體為分類和聚類)，對時間序列則無法準確預測，從而不適用于基于時間序列的稅務數據處理。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于稅務數據進行經營預測的方法及裝置，用于實現稅務大數據的有效處理和信息挖掘。

本發明提供了一種基于稅務數據進行經營預測的方法，該方法包括：從目標企業的歷史稅務數據中提取出指定時間段內的稅務記錄，生成歷史稅務記錄序列；以及采用長短期記憶LSTM模型訓練所述歷史稅務記錄序列，預測出目標企業的未來營業數據。

可選地，所述生成歷史稅務記錄序列包括：以預設周期為時間單位對提取出的指定時間段內的稅務記錄按時間順序進行排序；根據排序結果，生成歷史稅務記錄序列；以及對所述歷史稅務記錄序列中的每個元素進行歸一化處理。

可選地，所述歷史稅務記錄序列中的每個元素包括進項總額、銷項總額、總稅額和平均企業人數。

可選地，該方法還包括：訓練并測試LSTM模型。

可選地，所述訓練并測試LSTM模型包括：從目標企業的歷史稅務數據中獲取預定數量的歷史稅務記錄序列樣本；將所述預定數量的歷史稅務記錄序列樣本分別輸入LSTM模型，得到預定數量的預測結果；以及采用預先選定的損失函數處理所述預測結果與企業的實際營業數據；其中，若所述損失函數在訓練過程中收斂，則LSTM的模型訓練結束。

本發明還提供了一種基于稅務數據進行經營預測的裝置，該裝置包括：數據預處理模塊，用于從目標企業的歷史稅務數據中提取出指定時間段內的稅務記錄，生成歷史稅務記錄序列；以及預測模塊，用于采用長短期記憶LSTM模型訓練所述歷史稅務記錄序列，預測出目標企業的未來營業數據。

可選地，所述數據預處理模塊包括：提取子模塊，用于從目標企業的歷史稅務數據中提取出指定時間段內的稅務記錄；排序子模塊，用于以預設周期為時間單位對提取出的指定時間段內的稅務記錄按時間順序進行排序；生成子模塊，用于根據排序結果，生成歷史稅務記錄序列；以及處理子模塊，用于對所述歷史稅務記錄序列中的每個元素進行歸一化處理。

可選地，所述歷史稅務記錄序列中的每個元素包括進項總額、銷項總額、總稅額和平均企業人數。

可選地，該裝置還包括：模型訓練及測試模塊，用于訓練并測試LSTM模型。

可選地，所述模型訓練及測試模塊包括：樣本獲取子模塊，用于從目標企業的歷史稅務數據中獲取預定數量的歷史稅務記錄序列樣本；樣本訓練子模塊，用于將所述預定數量的歷史稅務記錄序列樣本分別輸入LSTM模型，得到預定數量的預測結果；以及損失計算子模塊，用于采用預先選定的損失函數處理所述預測結果與企業的實際營業數據；其中，若通過所述損失計算子模塊獲取的所述損失函數在訓練過程中收斂，則LSTM的模型訓練結束。

本發明的有益效果是：本發明的基于稅務數據進行經營預測的方法及裝置有效利用了預測企業未來時間段內的運營趨勢的LSTM模型，基于模型參數，只需要簡單步驟即可對不同企業未來的營業進行預測，從而為各組織機構提供投資決策或投資依據。

本發明的其它特征和優點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。

附圖說明

附圖是用來提供對本發明的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與下面的具體實施方式一起用于解釋本發明，但并不構成對本發明的限制。在附圖中：

圖1是本發明實施例所述的基于稅務數據進行經營預測的方法的流程示意圖；

圖2是本發明實施例中生成歷史稅務記錄序列的方法的流程示意圖；

圖3是本發明實施例中訓練并測試LSTM模型的流程示意圖；

圖4(a)是本發明實施例中的LSTM模型的單元結構的示意圖；