多因子专项资金填报逾期预测方法、系统、介质及设备

本发明提出一种多因子专项资金填报逾期预测方法、系统、介质及设备，属于资金填报进度监管技术领域。该方法通过获取历史项目信息及包含节点信息的完整填报路径，提取包含节点状态、填报期限、资金金额的时序化评价因子，输入训练好的LSTM模型要素融合特征，利用要素融合特征训练并优化逾期预测模型至损失最小。随后，获取当前项目信息，提取要素融合特征输入模型，预测当前项目填报路径及节点，根据节点位置计算填报时间，与预警阈值对比，实现逾期判断与预警。本发明克服了专项资金填报实时监控困难、管理和监督困难以及预测准确率低的问题，有效提升了专项资金填报管理的效率和准确性。