本发明涉及财务管理，具体为一种预算超支预警和处理方法及系统。
背景技术：
1、在项目管理领域，预算超支是一个普遍存在的问题，它往往导致项目延期、收益降低甚至项目失败。传统的预算管理方法依赖于人工经验判断和简单的数据分析，难以准确预测和实时监控项目的预算支出情况，无法及时识别潜在的超支风险。
2、同时，传统的预算管理系统缺乏先进的预测功能，无法根据项目进度和动态变化的数据进行准确的预算支出预测，导致项目管理者在决策时缺乏科学依据，难以有效避免超支风险。而且缺乏完善的监控与预警机制，无法实时监控项目的预算执行情况，并在出现超支风险时及时发出预警，导致项目管理者往往只能在问题发生后被动应对，增加了解决问题的难度和成本。为此，我们提出一种预算超支预警和处理方法及系统。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种预算超支预警和处理方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种预算超支预警和处理系统，包括模型预测层、数据收集层和监控与预警层；
3、所述模型预测层包括模型训练单元、特征选择单元、模型评估单元和模型更新单元；所述模型训练单元用于使用机器学习技术构建预算支出预测模型，所述预算支出预测模型基于项目进度划分的目标节点和项目基本数据，预测项目在所有目标节点下的预算支出变化曲线；所述项目基本数据包括项目规模、项目类型、项目所在地区和项目团队成员信息；所述特征选择单元用于从收集的项目数据中选取对预算支出预测具有影响的特征，作为模型输入参数；所述模型评估单元用于评估已训练的预算支出预测模型的性能；所述模型更新单元用于根据新的项目数据或模型评估结果，定期更新和优化预算支出预测模型；
4、所述数据收集层包括项目数据收集单元；所述项目数据单元用于实时收集项目在各个目标节点的实际预算支出数据；
5、所述监控与预警层包括实时监控单元、模型调用单元、预算分析单元和用户交互单元；所述实时监控单元用于将数据收集单元收集的预算支出数据绘制成随项目目标节点变化的曲线；所述模型调用单元用于调用预算支出预测模型，具体步骤包括获取模型输入参数，将输入参数传入预算支出预测模型，并接收在当前输入参数下项目在所有目标节点下的预算支出变化曲线；所述预算分析单元用于对比模型调用单元输出的预测预算支出变化曲线与实时监控单元输出的实际预算支出变化曲线之间的差异，生成差值曲线，并根据预设的阈值判断差值曲线上的每个点是否超出正常范围，若超出，则标记为异常点；所述用户交互单元用于提供图形化界面，展示实时监控单元输出的实时预算支出数据和模型调用单元输出的预算支出预测数据，以及预算分析单元生成的差值数据和异常点信息，并向用户提供界面操作功能。
6、优选的，所述根据项目进度划分目标节点的方式包括：将项目按照时间顺序划分为若干个阶段，每个阶段内设置一个或多个关键任务作为目标节点，以及根据项目的里程碑事件划分目标节点。
7、优选的，所述模型训练单元构建和训练支出预测模型的步骤包括：
8、步骤1、数据收集：收集历史数据，所述历史数据包括历史项目在其各个目标节点下的支出序列数据，以及历史项目对应的项目基本数据；
9、步骤2、数据清洗：对收集的历史数据进行清洗，以处理缺失值和异常值；
10、步骤3、数据预处理：对清洗后的特征数据进行标准化处理，形成训练数据集；
11、步骤4、数据集划分：将训练数据集进行划分，分成训练集和验证集；
12、步骤5、模型选择与初始化：选择长短时记忆网络lstm模型构建预算支出预测模型，并对模型的参数进行初始化；初始化的参数包括：初始化lstm模型的结构参数，包括输入层的特征维度、隐藏层的层数及每层隐藏单元的数量、输出层的节点数，其中输入层的特征维度与提取的预算支出相关特征数量相匹配，输出层的节点数等于预测的目标数量，即所有目标节点下的预算支出；初始化模型权重和偏置，采用小随机数进行初始化；设置lstm模型的激活函数，包括设置sigmoid函数用于门控机制，设置tanh函数用于候选记忆单元和隐藏状态的计算；配置优化算法，并设置学习率参数；
13、步骤6、模型训练与评估：使用训练集数据对所选模型进行迭代训练，在训练过程中，定期使用验证集评估模型性能，直到模型的性能满足需求；具体方式为：使用训练集数据对lstm模型进行迭代训练，训练集数据包括项目在各个目标节点的实际预算支出数据以及项目基本数据，在每次迭代中，执行以下操作：a) 将一批输入数据送入lstm模型，通过计算输入门、遗忘门和输出门的值，更新记忆单元和隐藏状态，最终得到预测的输出序列，所述输出序列为项目在所有目标节点下的预算支出变化曲线；b) 根据预测输出和真实标签计算损失函数值；c) 通过反向传播算法计算损失函数关于模型参数的梯度；d) 使用优化算法根据梯度更新模型权重和偏置；
14、步骤7、模型保存与部署：训练完成后，保存模型的权重和偏置，并将模型进行部署，以用于后续进行预算支出预测。
15、优选的，在步骤2的数据清洗中，对于缺失值，采用线性插值算法进行填充；对于异常值，采用阈值判断法，将超出预设阈值范围的数据点视为异常值，并用其邻近点的均值进行替换；
16、在步骤3的数据预处理中，使用z-score标准化方法，将每个数值数据减去其均值并除以其标准差，使得处理后的数据符合标准正态分布，标准化处理的公式为：，其中，为原始数据，为原始数据的均值，为原始数据的标准差，为标准化后的数据。
17、优选的，采用均方误差mse算法评估预算支出预测模型的性能，具体算法为：
18、
19、其中，n为数据点的数量，为模型预测支出，为实际支出；根据mse值评估模型的预测精度，mse值越小，表示模型的预测精度越高。
20、优选的，所述用户交互单元实现的图形化界面至少包括三个部分：实时预算支出展示区、预算支出预测展示区和异常信息展示区；
21、在实时预算支出展示区，通过图表形式实时展示项目在各个目标节点的实际预算支出曲线；
22、在预算支出预测展示区，通过图表形式展示预算支出预测模型输出的项目在所有目标节点下的预算支出变化曲线；
23、在异常信息展示区，通过图表形式展示实际预算支出曲线和预测预算支出曲线之间的差值曲线，若预算分析单元检测到异常点，则在差值曲线以醒目方式展示异常点信息，包括异常点所在的目标节点、实际预算支出、预测预算支出和差值。
24、优选的，所述用户交互单元提供参数调整功能，具体为：
25、a) 在用户交互界面上设置可编辑的参数输入区域，显示当前用于预算支出预测的输入参数；
26、b) 允许用户通过界面操作调整参数，包括调整项目规模、项目类型、项目所在地区或项目团队成员信息；
27、c) 用户修改参数后，界面提供保存或提交按钮，用户点击后，系统将更新后的参数传递给模型调用单元，重新触发预算支出预测流程。
28、优选的，一种预算超支预警和处理方法，所述方法的步骤包括：
29、s1：通过项目数据收集单元实时收集项目在各个目标节点的实际预算支出数据，以及项目基本数据，包括项目规模、项目类型、项目所在地区和项目团队成员信息；根据项目进度划分目标节点，方式包括将项目按照时间顺序划分为若干个阶段，每个阶段内设置一个或多个关键任务作为目标节点，以及根据项目的里程碑事件划分目标节点；
30、s2：利用特征选择单元从收集的项目数据中选取对预算支出预测具有影响的特征，作为模型输入参数；使用机器学习技术，通过模型训练单元构建预算支出预测模型，该模型基于项目进度划分的目标节点和项目基本数据，预测项目在所有目标节点下的预算支出变化曲线；
31、s3：通过模型评估单元评估已训练的预算支出预测模型的性能；根据新的项目数据或模型评估结果，通过模型更新单元定期更新和优化预算支出预测模型；
32、s4：通过实时监控单元将数据收集单元收集的预算支出数据绘制成随项目目标节点变化的曲线；通过模型调用单元调用预算支出预测模型，获取模型输入参数，将输入参数传入预算支出预测模型，并接收在当前输入参数下项目在所有目标节点下的预算支出变化曲线；通过预算分析单元对比模型调用单元输出的预测预算支出变化曲线与实时监控单元输出的实际预算支出变化曲线之间的差异，生成差值曲线，并根据预设的阈值判断差值曲线上的每个点是否超出正常范围，若超出，则标记为异常点；
33、s5：通过用户交互单元提供图形化界面，展示实时监控单元输出的实时预算支出数据和模型调用单元输出的预算支出预测数据，以及预算分析单元生成的差值数据和异常点信息，并向用户提供界面操作功能。
34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
35、通过使用机器学习技术构建预算支出预测模型，并基于项目进度划分的目标节点和项目基本数据进行训练，本发明能够更准确地预测项目在所有目标节点下的预算支出变化，从而提高预算预测的准确性和可靠性。：
36、本发明实时收集项目在各个目标节点的实际预算支出数据，并与预算支出预测模型输出的预测数据进行对比，生成差值曲线。通过监控差值曲线上的每个点是否超出预设的正常范围，系统能够及时识别潜在的超支风险，并向项目管理者发出预警，使其能够在问题发生前采取应对措施。系统提供的图形化界面展示了实时预算支出数据、预算支出预测数据以及差值数据和异常点信息，为项目管理者提供了全面的预算监控和分析工具。这有助于项目管理者更科学地制定和调整项目预算计划，优化项目决策过程。
1.一种预算超支预警和处理系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于：所述项目基本数据包括项目规模、项目类型、项目所在地区和项目团队成员信息。
3.根据权利要求2所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于：所述根据项目进度划分目标节点的方式包括：将项目按照时间顺序划分为若干个阶段，每个阶段内设置一个或多个关键任务作为目标节点，以及根据项目的里程碑事件划分目标节点。
4.根据权利要求3所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于，所述模型训练单元构建和训练支出预测模型的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于：采用均方误差mse算法评估预算支出预测模型的性能，具体算法为：
7.根据权利要求6所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于，所述用户交互单元实现的图形化界面至少包括三个部分：实时预算支出展示区、预算支出预测展示区和异常信息展示区；
8.根据权利要求7所述的一种预算超支预警和处理系统，其特征在于，所述用户交互单元提供参数调整功能，具体为：
9.一种预算超支预警和处理方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：
