自然资源资产负债管理系统的制作方法

本发明涉及财务管理，具体为自然资源资产负债管理系统。

背景技术：

1、财务管理技术领域，特别聚焦于土地资产管理信息及反映全民所有自然资源资产的实物量和价值量情况。该领域探索如何有效地管理和核算一个地区或国家的自然资源资产，包括土地、矿产、森林、水资源和海洋等。通过对资源的管理和核算，旨在提供一个透明、可靠的信息基础，用于支持政策制定、资源保护和可持续利用策略的实施。

2、自然资源资产负债管理系统的主要目的是为了建立一个全面、系统的管理框架，用于监控和评估自然资源的使用和状态，确保资源的合理利用和长期可持续性。通过提供准确的资产和负债信息，帮助决策者理解自然资源的价值，以及人员活动对资源的影响。通过实现该目标，系统有助于推动资源的有效管理和保护，同时促进经济发展与环境保护之间的平衡。

3、虽然现有技术在自然资源资产负债管理方面取得了一定的进展，确立了基础的管理框架，但仍存在数据处理效率和准确性方面的问题。在面对大规模、复杂的数据集时，难实现高效的数据整合和实时更新，影响了管理决策的时效性和准确性。虽然支持一定程度上的数据更新和管理，但在处理频繁更新的数据集方面，特别在优化数据存储和更新过程中，存在效率低下和存储需求高的问题。限制了系统在动态环境下的适应性和响应速度。在资源匹配和优化决策方面，虽然提供了基本的决策支持，但在处理复杂的约束条件和优化资源分配策略时，缺乏系统性和高效性。影响了资源配置的科学性和经济效益。在成本效益分析方面，未能充分考虑资源管理中的各种约束条件，导致难以有效地找到成本和效益之间的最优平衡点。限制了在资源和预算限制下做出最优决策的能力。尽管在资源管理决策支持方面具有一定效果，但在快速评估和优化管理策略方面，缺乏高效的模型和计算方法。存在决策过程耗时长，效率低，难以应对快速变化的管理环境的问题。在长期资源管理决策支持方面，未能有效模拟自然资源系统与人类活动的相互作用，难以准确预测不同管理策略的长期效应。限制了对资源系统状态长期影响的评估和理解，影响了可持续资源管理策略的制定。

4、基于此，本发明设计了自然资源资产负债管理系统，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供自然资源资产负债管理系统，以解决上述背景技术中提出的虽然现有技术在自然资源资产负债管理方面取得了一定的进展，确立了基础的管理框架，但仍存在数据处理效率和准确性方面的问题。在面对大规模、复杂的数据集时，难实现高效的数据整合和实时更新，影响了管理决策的时效性和准确性。虽然支持一定程度上的数据更新和管理，但在处理频繁更新的数据集方面，特别在优化数据存储和更新过程中，存在效率低下和存储需求高的问题。限制了系统在动态环境下的适应性和响应速度。在资源匹配和优化决策方面，虽然提供了基本的决策支持，但在处理复杂的约束条件和优化资源分配策略时，缺乏系统性和高效性。影响了资源配置的科学性和经济效益。在成本效益分析方面，未能充分考虑资源管理中的各种约束条件，导致难以有效地找到成本和效益之间的最优平衡点。限制了在资源和预算限制下做出最优决策的能力。尽管在资源管理决策支持方面具有一定效果，但在快速评估和优化管理策略方面，缺乏高效的模型和计算方法。存在决策过程耗时长，效率低，难以应对快速变化的管理环境的问题。在长期资源管理决策支持方面，未能有效模拟自然资源系统与人类活动的相互作用，难以准确预测不同管理策略的长期效应。限制了对资源系统状态长期影响的评估和理解，影响了可持续资源管理策略的制定的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：自然资源资产负债管理系统，所述系统包括数据整合与效率优化模块、数据更新与版本控制模块、资源匹配与优化决策模块、资源管理成本效益分析模块、策略评估与优化模块、持续影响评估与决策模块、异常检测与数据校正模块、动态调整与性能提升模块；

3、所述数据整合与效率优化模块基于自然资源资产负债管理的需求，采用图分割算法和mapreduce并行计算框架，对批量的数据集进行递归分解，采用增量式合并算法对处理结果进行合并，生成并行处理后的数据集；

4、所述数据更新与版本控制模块基于并行处理后的数据集，采用merkle树和增量式哈希表技术，识别数据版本之间的差异，并优化数据存储与更新过程，生成优化存储的差分数据集；

5、所述资源匹配与优化决策模块基于优化存储的差分数据集，采用约束规划模型和minizinc求解器，模型化资源管理中的约束条件，并分析满足全部约束的资产负债信息，生成资产负债匹配方案；

6、所述资源管理成本效益分析模块基于资产负债匹配方案，采用拉格朗日乘数法，对资源管理的约束条件进行处理，构建成本与效益的目标函数并进行优化分析，生成成本效益优化策略；

7、所述策略评估与优化模块基于成本效益优化策略，采用高斯过程回归模型简化对行为的估计，并实施梯度下降法，进行资源管理策略的寻优，生成优化的管理策略；

8、所述持续影响评估与决策模块基于优化的管理策略，采用动态过程模拟模型，模拟自然资源与人员活动的相互作用，并评估多种资源管理策略的持续效应，生成资源管理决策支持信息；

9、所述异常检测与数据校正模块基于资源管理决策支持信息，采用隔离森林算法和自我校正机制，对时间序列数据进行异常检测和校正，生成异常检测与校正结果；

10、所述动态调整与性能提升模块基于并行处理后的数据集、优化存储的差分数据集、资产负债匹配方案、成本效益优化策略、优化的管理策略、资源管理决策支持信息和异常检测与校正结果，采用整合与优化策略，采用多目标优化算法，进行性能提升措施的评估，并通过应用自适应调整策略，生成优化后的管理方案。

11、优选的，所述并行处理后的数据集包括数据的分区标识、处理状态信息、并行处理结果摘要，所述优化存储的差分数据集包括差分数据索引、版本控制日志、差异性数据摘要，所述资产负债匹配方案包括资源分配图、负债调配计划、资产配置策略，所述成本效益优化策略包括成本分析结果、效益预测模型、优化后的资源管理计划，所述优化的管理策略包括策略执行指南、资源调配优先级、预期效果评估，所述资源管理决策支持信息包括决策分析框架、策略实施路径、影响预测结果，所述异常检测与校正结果包括异常数据清单、校正操作记录、数据质量改进，所述优化后的管理方案包括综合性能指标、调整措施清单、持续优化计划。

12、优选的，所述数据整合与效率优化模块包括数据预处理子模块、并行计算子模块、数据合并子模块；

13、所述数据预处理子模块基于自然资源资产负债管理的需求，采用数据清洗算法，使用python的pandas库对数据进行去噪声、填充缺失值、统一数据格式，生成处理后的数据集；

14、所述并行计算子模块基于处理后的数据集，采用图分割算法，使用networkx库进行网络图的构建和分割，分割算法根据数据依赖关系将数据集分割为多个子集，子集数据使用hadoop的mapreduce框架进行并行处理，mapreduce任务中设置mapper数量为10，reducer数量为5，生成分解的数据集；

15、所述数据合并子模块基于分解的数据集，采用增量式合并算法，使用apachespark进行数据集的合并操作，spark任务中设置shuffle分区数量为10，通过并行合并策略将每个子数据集的处理结果整合为统一的数据视图，生成并行处理后的数据集。

16、优选的，所述数据更新与版本控制模块包括差异识别子模块、版本更新子模块、差分数据存储子模块；

17、所述差异识别子模块基于并行处理后的数据集，执行merkle树算法识别数据版本之间的差异，包括对每个数据项计算哈希值，使用sha-256算法对数据块进行哈希处理，通过比较当前数据集与前一版本的哈希值差异，识别变化的数据项，生成差异识别结果；

18、所述版本更新子模块基于差异识别结果，执行版本控制流程，为每个识别的差异创建一个新的版本节点，记录每个节点的父节点信息和变更详情，选定一个线性的更新历史链，并为数据变更分配唯一版本号，生成版本更新记录；

19、所述差分数据存储子模块基于版本更新记录，采用增量式哈希表技术进行数据存储，对每个版本的差异数据进行键值对映射，键为版本号，值为差异内容，通过调整哈希表的负载因子和容量参数，优化数据检索和更新效率，生成优化存储的差分数据集。

20、优选的，所述资源匹配与优化决策模块包括约束条件分析子模块、解决方案搜索子模块、匹配方案生成子模块；

21、所述约束条件分析子模块基于优化存储的差分数据集，进行约束条件的分析，通过minizinc求解器对资源管理中的约束条件进行建模，solve指令发起求解过程，参数satisfy指示求解器捕捉满足全部约束的解，利用solvesatisfy命令进行约束满足性的分析，生成约束分析结果；

22、所述解决方案搜索子模块基于约束分析结果，进行解决方案的搜索，通过minizinc求解器的minimize或maximize命令设定优化参数，参数针对多种资源管理目标，目标函数定义为资源使用效率或成本，通过设定目标函数和约束条件，开始求解器的搜索过程，捕捉同时满足约束并能达到目标函数最优的资源匹配方案，生成基础优化方案；

23、所述匹配方案生成子模块基于基础优化方案，通过迭代优化和调整方案，包括调整资源分配的比例、顺序或方式，匹配即时资源管理需求和约束条件的变化，生成资产负债匹配方案。

24、优选的，所述资源管理成本效益分析模块包括成本分析子模块、效益评估子模块、成本效益策略生成子模块；

25、所述成本分析子模块基于资产负债匹配方案，使用拉格朗日乘数法处理资源管理中的约束条件，包括将资源管理的直接成本、维护成本和运营成本纳入考量，通过构建拉格朗日函数l(λ，x)=c(x)+λ(g(x)-b)，并求解函数的偏导数等于零，捕捉成本最优化的解，生成成本分析信息；

26、所述效益评估子模块基于成本分析信息，再次采用拉格朗日乘数法对潜在效益进行评估，包括构建效益函数b(x)并将其与c(x)结合，通过调整λ值平衡成本与效益，生成效益评估结果；

27、所述成本效益策略生成子模块基于成本分析信息和效益评估结果，再次利用拉格朗日乘数法综合信息，通过优化成本效益目标函数l(λ，x)=c(x)-b(x)+λ(g(x)-b)，调整资源配置和管理措施，捕捉最小化成本及最大化效益的资源管理策略，生成成本效益优化策略。

28、优选的，所述策略评估与优化模块包括模型简化子模块、优化计算实施子模块、管理策略优化子模块；

29、所述模型简化子模块基于成本效益优化策略，采用高斯过程回归模型简化对资源管理策略行为的估计，通过利用核函数衡量输入数据点之间的相似度，关键参数包括长度尺度和方差，并通过最大化对数似然函数优化，在多策略之间建立概率模型，预测每种策略的效果，生成简化的行为预测模型；

30、所述优化计算实施子模块基于简化的行为预测模型，采用梯度下降法进行优化计算，通过选定参数调整的方向和步长，进行资源管理策略的寻优，生成初始化管理策略；

31、所述管理策略优化子模块基于初始化管理策略，进行管理策略的细化和再次调整，综合参照成本效益和资源管理需求，通过迭代测试多种策略组合，并评估每种组合的实施效果和成本效益比，生成优化的管理策略。

32、优选的，所述持续影响评估与决策模块包括相互作用模拟子模块、效应评估子模块、决策支持信息生成子模块；

33、所述相互作用模拟子模块基于优化的管理策略，运用动态过程模拟模型，模拟自然资源与人员活动的相互影响，并使用时间步进方法，逐步模拟每个因素随时间的变化及其互动，捕捉资源利用的动态性和复杂性，生成相互作用模拟结果；

34、所述效应评估子模块基于相互作用模拟结果，分析模拟数据评估多种管理策略的持续效应，利用数据分析方法对策略的持续效用进行量化评估，揭示每种策略在持续运用中的可持续性和潜在风险，生成效应评估分析结果；

35、所述决策支持信息生成子模块基于效应评估分析结果，将效应评估的结论与管理目标对比，通过swot分析和成本效益比较，生成资源管理决策支持信息。

36、优选的，所述异常检测与数据校正模块包括异常识别子模块、数据校正实施子模块、校正结果输出子模块；

37、所述异常识别子模块基于资源管理决策支持信息，应用隔离森林算法对时间序列数据进行异常检测，通过构造多个隔离树并随机选择特征及其切分值隔离异常，通过计算样本点在森林中的平均路径长度，判断其为异常的可能性，生成异常识别结果；

38、所述数据校正实施子模块基于异常识别结果，采用自我校正机制对检测到的异常值进行修正，包括使用中位数、均值或基于近邻的方法替换异常值，减少异常数据对分析结果的影响，生成初始化校正数据；

39、所述校正结果输出子模块基于初始化校正数据，对校正后数据进行质量评估，使用数据一致性检验和误差分析方法，确认校正措施的效果，生成异常检测与校正结果。

40、优选的，所述动态调整与性能提升模块包括性能评估子模块、自适应策略应用子模块、管理方案优化子模块；

41、所述性能评估子模块基于并行处理后的数据集、优化存储的差分数据集、资产负债匹配方案、成本效益优化策略、优化的管理策略、资源管理决策支持信息和异常检测与校正结果，实施多目标优化算法，参数包括目标权重和性能指标阈值，通过分析每项指标，计算出性能评价值，识别优化潜力和提升空间，生成性能评估结果；

42、所述自适应策略应用子模块基于性能评估结果，应用自适应调整策略进行资源管理优化，包括动态资源分配、弹性缩放和优先级调整，根据实时性能反馈调整资源配置，参数设置包括调整敏感度和响应时间，生成自适应调整方案；

43、所述管理方案优化子模块基于自适应调整方案，综合参照资源管理目标和策略的可持续性，包括使用仿真模型检验策略的效能和适应性，生成优化后的管理方案。

44、与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过递归分解与合并策略的应用，大幅提高了数据处理的并行性和效率，使系统能够高效处理大规模、复杂的数据集，实现实时数据更新和整合。不仅优化了数据存储和更新过程，减少了存储需求，还提高了系统在动态环境下的适应性和响应速度。采用约束规划模型和拉格朗日乘数法，系统能够在处理复杂的约束条件和优化资源分配策略时展现出高度的系统性和高效性。使得资源配置更加科学合理，从而最大化资源的经济效益和环境效益。通过高斯过程回归模型和动态过程模拟模型，系统在快速评估和优化管理策略方面显著提高了效率。简化了决策过程，使得管理策略能够迅速调整以应对环境的变化，从而提高了决策的时效性和准确性。通过持续影响评估与决策模块的实施，系统能够有效模拟自然资源系统与人类活动的相互作用，准确预测不同管理策略的长期效应。为资源管理决策提供了科学的依据，促进了可持续资源管理策略的制定。异常检测与数据校正模块的应用确保了数据质量和系统的稳定运行，而动态调整与性能提升模块的实施则保证了系统能够持续优化，适应未来的发展需求。