摘要
本发明公开了一种基于AI的社保缴交预测方法,具体涉及人工智能预测技术领域;获取目标区域在过去预设周期内的社保缴交记录,提取员工缴交行为轨迹特征,构建行为波动指数矩阵;结合单位数量、员工流动、节假日强度与行业招聘指数,形成增强型多维输入向量;将所述向量输入至训练好的Transformer模型,输出未来预定周期的缴交趋势预测序列;进一步识别序列中的极值点与非典型波动点,计算综合风险评分,生成风险等级划分结果,并输出社保缴交风险预警报告,本发明可实现对社保缴交趋势的动态预测与异常风险的智能识别,提升社保管理部门的风险防控能力与政策响应效率,适用于多种高流动性用工环境下的社保信息分析与决策支持系统。
技术关键词
员工
序列
轨迹特征
周期
人工智能预测技术
极值
指数
风险
矩阵
位置编码信息
决策支持系统
ReLU函数
K均值算法
无监督聚类
滑动窗口法
身份
前馈神经网络
数据
模式
轮廓系数
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磁共振成像信号
流动伪影
扫描磁共振图像
T1加权图像
样本
癫痫
Pearson相关系数
图像
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患者
风格迁移方法
编码模块
轨迹特征
运动编码器
人体
ISAR序列图像
运动参数估计方法
旋转运动参数
表达式
粒子