基于深度学习的管理会计预测模型优化方法

本申请属于人工智能领域，具体涉及一种基于深度学习的管理会计预测模型优化方法，旨在解决传统模型在多源异构数据融合、场景适应性及持续进化能力方面的不足。该方法构建多源数据融合层实现财务、业务与宏观数据的时序对齐与语义映射，结合层次化语义嵌入模块引入管理会计规则图谱增强业务逻辑约束，再通过动态耦合深度网络（GRU+多头自注意力）建模长周期依赖与高阶交互关系，并配备场景自适应调参机制实现细分情境精准适配，最终建立可信度评估与增量学习闭环确保模型持续优化。本申请显著提升预测精度（误差<5%）、增强突发场景鲁棒性、降低维护成本50%，并支持百级利润中心30分钟内自动化部署，为管理决策提供高可靠、自进化的智能预测支撑。