基于动态加权组合模型的ATM现金预测方法

发布时间：2021-08-23 17:07

　　本文提出了一种基于动态加权组合模型的智能现金预测方法,可以对银行ATM设备的日常现金用量进行精准预测,为日常现金调拨管理提供决策依据.与以往使用的单算法预测不同,本文对银行业务、交易流水与设备等特性进行分析,据此组合4种单一机器学习模型,提出并实现基于动态加权组合模型的智能算法.该算法可以为银行现金用量管理提供更智能、更精准、更高效的预测手段,有效压降现金库存总量与回钞率,提升现金运用率.此方法已在广东、重庆、江西、山西、北京等地区使用,并取得良好效果. 

【文章来源】：计算机系统应用. 2020,29(08)

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]ATM现金流预测研究现状与展望[J]. 刘艳杰.  科技经济导刊. 2018(24)
[2]银行ATM设备业务总量的时序特征分析及预测[J]. 韦金香,张建同.  上海管理科学. 2017(06)
[3]KNN算法综述[J]. 闭小梅,闭瑞华.  科技创新导报. 2009(14)

硕士论文
[1]基于改进遗传神经网络的ATM现金预测的研究[D]. 伍娜.暨南大学 2016
[2]基于GA-SVR的ATM现金需求量预测[D]. 刘艳杰.暨南大学 2016



本文编号：3358261