[发明专利]基于KL散度衡量资源配置合理度方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于KL散度衡量资源配置合理度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标办税服务厅的请求衡量消息，所述请求衡量消息包括目标办税服务厅的识别号和请求衡量资源配置的预测时间点；

根据所述目标办税服务厅的识别号，获取目标办税服务厅的历史业务明细原始数据，根据所述历史业务明细原始数据确定目标办税服务厅办理各类业务的难度系数；

根据预测时间点，确定衡量目标办税服务厅资源配置的衡量时间段，根据所述衡量时间段，获取目标办税服务厅的历史业务量数据或未来业务量数据；

将所述历史业务量数据或未来业务量数据作为目标业务量数据，根据所述目标业务量数据和对应各类业务的难度系数，确定目标办税服务厅在所述衡量时间段内各类业务的难度系数业务量序列；

获取目标办税服务厅在所述衡量时间段内对各类业务的窗口资源配置方案，根据所述窗口资源配置方案，确定各类业务的相对可办理窗口数量序列；

根据各类业务的所述难度系数业务量序列和相对可办理窗口数量序列，利用KL散度方法计算资源配置系数，以衡量目标办税服务厅的资源配置合理度；

所述根据所述难度系数业务量系列和相对可办理窗口数量序列，利用KL散度方法计算资源配置系数，涉及计算公式如下：

其中，D_kL(p||q)表示目标办税服务厅的办税资源的配置系数；N表示目标办税服务厅可办理的业务类型总数；p(x_i)表示目标办税服务厅第i种业务x_i对应的难度系数业务量，q(x_i)表示目标办税服务厅第i种业务x_i对应的相对可办理窗口数量。

2.根据权利要求1所述的基于KL散度衡量资源配置合理度方法，其特征在于，所述根据所述历史业务明细原始数据确定目标办税服务厅办理各类业务的难度系数的步骤，包括：

将所述历史业务明细原始数据进行数据清洗以删除异常数据，将数据清洗后对应的历史业务明细原始数据作为历史业务明细待分析数据；

根据所述历史业务明细待分析数据，从业务类型和业务办理时间两个维度，统计每种业务的平均办理时间；

将所述每种业务的平均办理时间进行归一化处理，将归一化处理后得到的值作为每种业务的难度系数。

3.根据权利要求1所述的基于KL散度衡量资源配置合理度方法，其特征在于，所述请求衡量消息还包括请求衡量资源配置的预测天数，所述根据预测时间点，确定衡量目标办税服务厅资源配置的衡量时间段，根据所述衡量时间段，获取目标办税服务厅的历史业务量数据或未来业务量数据的步骤，包括：

根据所述预测时间点和预测天数，确定衡量时间段；

若所述衡量时间段为历史时间段，获取目标办税服务厅在所述历史时间段内的历史业务量原始数据，并将所述历史业务量原始数据进行预处理以完善数据特征，将预处理后对应的历史业务量原始数据作为所述历史业务量数据；

若所述衡量时间段为未来时间段，则根据目标办税服务厅的识别号，调用与目标办税服务厅对应的目标业务量预测模型，根据所述未来时间段和目标业务量预测模型，预测目标办税服务厅在未来时间段内的未来业务量数据。