基于大数据分析下存在可变对价的收入核算新模型构建

目前收入核算模型无法填补缺失的数据,模型存在核算效率低和核算错误数高的问题。提出基于大数据分析的存在可变对价的收入核算新模型构建方法,采用随机森林回归算法填补缺失的数据,改进了随机森林回归算法,在可变对价条件下填补缺失数据,在多层神经网络中输入完整的数据,实现数据的降噪处理,最后在Alpha计算框架的基础上建立收入核算新模型。实验结果表明,所提方法构建的模型核算效率高、核算错误数少。