Информационная система прогнозирования собираемости платежей в отделениях почтовой связи «Почта России» с использованием машинного обучения

Аннотация

Скоба А.Н., Бадашев В.В.

Дата поступления статьи: 29.04.2023

В данной статье рассматривается прогнозирование собираемости платежей в отделениях почтовой связи с учетом сезонности и применением машинного обучения. Разработан алгоритм построения расчетной модели, которая предоставляет возможность для аналитиков почты РФ делать помесячный прогноз собираемости платежей для каждого УФПС (Управление федеральной почтовой связи) с учетом сезонности. Данная модель позволяет выявлять отклонения от нормы в вопросах, касающихся собираемости платежей и более точно корректировать повышение тарифов на услуги. Данная информационная система реализована в виде веб-сайта с помощью фреймворка ASP.NET Core и библиотеки для машинного обучения ML.NET.

Ключевые слова: математическое моделирование, прогнозирование с учетом сезонности, собираемость платежей, машинное обучение, нейронная сеть

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.