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Hour-Glass Neural Network Based Daily Money Flow Estimation for Automatic Teller Machines

机译：基于小时玻璃神经网络的自动柜员机每日资金流量估算

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Monetary transactions using Automated Teller Machines (ATMs) have become a normal part of our dailyrnlives. At ATMs, one can withdraw, send or debit money and even update passbooks among many other possible functions. ATMs are turning the banking sector into a ubiquitous service. However, while the advantages for the ATM users (financial institution customers) are many, the financial institution side faces an uphill task in management and maintaining the cash flow in the ATMs. On one hand, too much money in a rarely used ATM is wasteful, while on the other, insufficient amounts would adversely affect the customers and may result in a lost business opportunity for the financial institution. Therefore, in this paper, we propose a daily cash flow estimation system using neural networks that enables better daily forecasting of the money required at the ATMs. The neural network used in this work is a five layered hour glass shaped structure that achieves fast learning, even for the time series data for which seasonality and trend feature extraction is difficult. Feature extraction is carried out using the Akamatsu Integral and Differential transforms. This work achieves an average estimation accuracy of 92.6%.
机译：使用自动柜员机（ATM）进行货币交易已成为我们日常生活中的正常部分。在ATM上，人们可以取款，汇款或借记，甚至还可以更新存折等许多其他功能。自动取款机正在将银行业变成无所不在的服务。然而，尽管对于ATM用户（金融机构客户）而言，好处很多，但是金融机构在管理和维持ATM中的现金流方面面临着艰巨的任务。一方面，很少使用的自动柜员机中的太多钱是浪费的，另一方面，不足的数量会对客户产生不利影响，并可能导致金融机构失去业务机会。因此，在本文中，我们提出了一种使用神经网络的每日现金流量估算系统，该系统能够更好地对ATM上所需的资金进行每日预测。这项工作中使用的神经网络是五层的沙漏形结构，即使对于难以提取季节性和趋势特征的时间序列数据，也可以实现快速学习。使用赤松积分和微分变换来进行特征提取。这项工作的平均估计准确率达到92.6％。

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