[发明专利]准备金考核金额预测方法及装置

权利要求书

1.一种准备金考核金额预测方法，其特征在于，包括：

获取存款科目下的历史余额信息；

根据所述历史余额信息以及设定周期内每个存款科目下的平均余额信息确定准备期内的准备金考核金额。

2.根据权利要求1所述的准备金考核金额预测方法，其特征在于，根据所述历史余额信息以及设定周期内每个存款科目下的平均余额信息确定准备期内的准备金考核金额，包括：

设定一预设比例；

根据所述预设比例、所述历史余额信息以及设定周期内每个存款科目下的平均余额信息确定准备期内的准备金考核金额。

3.根据权利要求2所述的准备金考核金额预测方法，其特征在于，所述根据所述预设比例、所述历史余额信息以及设定周期内每个存款科目下的平均余额信息确定准备期内的准备金考核金额，包括：

将所述预设比例与所述历史余额信息输入至预设的神经网络模型，得到所述准备期内的准备金考核金额；所述神经网络模型是利用所述预设比例和所述历史余额信息作为训练集训练得到。

4.根据权利要求3所述的准备金考核金额预测方法，其特征在于，还包括：

建立所述神经网络模型；

利用所述预设比例和所述历史余额信息作为训练集训练所述神经网络模型。

5.一种准备金考核金额预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，获取存款科目下的历史余额信息；

预测模块，根据所述历史余额信息以及设定周期内每个存款科目下的平均余额信息确定准备期内的准备金考核金额。

6.根据权利要求5所述的准备金考核金额预测装置，其特征在于，预测模块，包括：

比例设定单元，设定一预设比例；

预测单元，根据所述预设比例、所述历史余额信息以及设定周期内每个存款科目下的平均余额信息确定准备期内的准备金考核金额。

7.根据权利要求6所述的准备金考核金额预测装置，其特征在于，预测模块具体用于将所述预设比例与所述历史余额信息输入至预设的神经网络模型，得到所述准备期内的准备金考核金额；所述神经网络模型是利用所述预设比例和所述历史余额信息作为训练集训练得到。

8.根据权利要求7所述的准备金考核金额预测装置，其特征在于，还包括：

模型建立模块，建立所述神经网络模型；

训练模块，利用所述预设比例和所述历史余额信息作为训练集训练所述神经网络模型。

9.一种存款准备金管理系统，其特征在于，包括：

基础参数模块，设置存款准备金系统的基础参数；

考核期模块，生成存款准备金考核期；

维护模块，维护存款准备金率；

旬末余额表审批模块，审批旬末余额表；

月末日计表审批模块，审批月末日计表；

报表登记模块，登记报表上报结果；

存款准备金考核期审批模块，审批存款准备金考核期变更；

自动记账模块，自动记账上缴和取回存款准备金。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法。