Machine Learning-based Predictive Analytics for Financial Planning and Budgeting in ERP Systems
Notice bibliographique
Résumé
A financial budget is a crucial component of managing accounts and a crucial aspect of organization administration. The financial accounts section provides the foundation for the budget, and the invoices, accounts, and additional data found in the financial accounts section serve as the foundation of the financial planning and budgeting section's implementation data. Artificial Intelligence (AI)-based Enterprise Resource Planning (ERP) approaches are revolutionizing business processes through the incorporation of AI features into conventional ERP systems. This connection offers businesses remarkable efficiency benefits and improved user interfaces while revolutionizing accessibility and development. Hence this research examines the machine learning (ML) based predictive analysis for financial planning and budgeting in ERP systems. In this research, the PSO-SVM technique was analyzed using the 3 classification requirements of MAE, MRE, and RMSE. It was additionally evaluated under various evaluation periods of the BP and GA-SVM techniques throughout the precise timeframe. The PSO-SVM technique suggested in this study has a comparative time complexity of 0.392, according to the test data. In terms of relative time-based difficulty, it operates better. The empirical findings demonstrate the substantial advantage of the ML prediction analysis in terms of prediction stability and accuracy. The suggested approach can assist businesses in allocating their materials more scientifically, maximizing their advantages, and organizing their finite materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».