财经英语

Accounts Receivable (AR) 应收账款
Agent 代理人
Allowance For Doubtful Accounts 呆账准备金
Amortization 摊销
Analyst 分析员
Annual Report 年报
Asset 资产
Asset Management 资产管理
Asset-Liability Management 资产负债管理
Audit 审计

Balance Sheet 资产负债表
Bank Rate 银行利率
Beginning Inventory 期初库存
Bond 债券
Book Value 账面价值,净资产值
Budget 预算

Calendar Year 日历年
Cash 现金
Charge Off 出账、销账 被认为不能收回的债务,也称为坏账
Clearing 结算
Commercial 商业
Commodity 商品
Corporation 公司、企业
Currency 货币
Current Assets 流动资产 资产负债表的一项,包括现金、应收账款、库存、可交易证券、预付开支及其他可在1年内转为现金的资产
Current Liabilities 流动负债 资产负债表的一项,包括应付账款、短期贷款、已引起但未付开支预计其他在1年内到期的债务

Days Sales Outstanding (DSO) 应收账款天数 公司收款的平均天数
Days Payable Outstanding (DPO) 应付账款天数 公司付款的平均天数
Debit 借项、借方
Demand Deposit 活期存款
Denomination 票面金额
Deposit 存款、按金
Depreciation 折旧、贬值
Discount 折扣、贴现

General Ledger 总分类账
Gross Income 毛利
Gross Sales 销售金额


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内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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