本發(fā)明屬于經(jīng)濟管理和預測分析，尤其涉及一種經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)。

背景技術：

1、在企業(yè)創(chuàng)新績效預測領域，現(xiàn)有技術主要分為傳統(tǒng)財務分析模型、經(jīng)濟計量方法、機器學習算法、深度學習模型以及基于文本和專利數(shù)據(jù)的預測模型，具體包括：(1)傳統(tǒng)財務分析模型：傳統(tǒng)的杜邦分析法和現(xiàn)金流折現(xiàn)模型(dcf)被廣泛應用于企業(yè)價值評估中。杜邦分析法通過財務比率分解企業(yè)的盈利能力和資本利用效率，幫助管理者評估企業(yè)的總體財務狀況。然而，該方法主要依賴財務數(shù)據(jù)，忽略了無形資產(chǎn)(如專利和研發(fā)支出)對創(chuàng)新型企業(yè)的重要性。dcf模型同樣側重于財務數(shù)據(jù)，對創(chuàng)新型企業(yè)的知識產(chǎn)權價值和創(chuàng)新投入較少關注，導致在創(chuàng)新績效預測中的應用受限。(2)經(jīng)濟計量模型：經(jīng)濟計量方法，如多元回歸和結構方程模型(sem)，在企業(yè)績效分析中被頻繁使用?；貧w分析適用于挖掘績效數(shù)據(jù)中的線性關系，但對企業(yè)創(chuàng)新活動中常見的非線性關系表現(xiàn)較差。結構方程模型(sem)能在一定程度上處理多層次因果關系，但其通常適用于樣本量小、數(shù)據(jù)結構簡單的情況，對高維度、時序數(shù)據(jù)的適應性較差。(3)機器學習與數(shù)據(jù)挖掘技術：隨著機器學習技術的普及，決策樹、隨機森林等算法已被用于企業(yè)創(chuàng)新績效預測。這些方法具有自動選擇特征、處理非線性關系的能力，常用于特征重要性分析。然而，隨機森林和決策樹在處理高維數(shù)據(jù)時容易過擬合，且難以解釋模型結果，限制了其在實際業(yè)務應用中的解釋性。支持向量機(svm)在小樣本和高維數(shù)據(jù)情況下表現(xiàn)良好，但其計算效率在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時較低。(4)深度學習模型：深度學習技術在近年來逐漸應用于科技創(chuàng)新企業(yè)的績效預測中。例如，深度信念網(wǎng)絡(dbn)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(cnn)被用來分析時間序列和圖像數(shù)據(jù)，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的復雜非線性模式。然而，深度學習模型具有“黑箱”屬性，解釋性較弱，且模型訓練需要大量計算資源和數(shù)據(jù)，難以適應小樣本的企業(yè)創(chuàng)新績效分析。(5)基于文本和專利數(shù)據(jù)的預測模型：隨著自然語言處理技術的進步，專利文本分析和技術關聯(lián)性分析逐漸被用于企業(yè)創(chuàng)新能力評估。這類方法通過分析專利內(nèi)容和引用網(wǎng)絡，挖掘出企業(yè)在技術領域的創(chuàng)新潛力。然而，專利數(shù)據(jù)分析偏重于技術關聯(lián)性，缺乏對企業(yè)財務和管理層面數(shù)據(jù)的整合，難以對企業(yè)整體創(chuàng)新績效作出全面預測。在現(xiàn)有技術中，盡管有許多方法用于企業(yè)績效分析和預測，但這些方法往往對高科技企業(yè)的創(chuàng)新績效預測存在一定的局限性。比如，傳統(tǒng)的財務模型缺乏對無形資產(chǎn)的重視，機器學習模型在解釋性上有所不足，深度學習模型雖然表現(xiàn)優(yōu)異，但數(shù)據(jù)需求量大，缺乏透明性。因此，現(xiàn)有技術在準確預測企業(yè)創(chuàng)新績效、優(yōu)化企業(yè)決策支持方面仍有改進空間。

技術實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術問題，本發(fā)明提出了一種經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，提高預測準確性。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，包括：用戶界面管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與特征選擇模塊、云端模型訓練與預測模塊、云服務器模塊、預測結果展示模塊和云數(shù)據(jù)庫模塊；

3、所述用戶界面管理模塊，用于用戶的登錄驗證、數(shù)據(jù)選擇和結果查看，分別與所述數(shù)據(jù)采集模塊和所述云數(shù)據(jù)庫模塊連接；

4、所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過api接口獲取財務數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)；

5、所述數(shù)據(jù)處理與特征選擇模塊，用于接收所述財務數(shù)據(jù)、所述專利數(shù)據(jù)和所述市場數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理與特征選擇，獲得統(tǒng)一尺度的數(shù)據(jù)；

6、所述云端模型訓練與預測模塊，用于基于所述統(tǒng)一尺度的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)匹配與合并、進行模型選擇、模型優(yōu)化與交叉驗證和預測計算，獲得預測結果；

7、所述云服務器模塊，用于所述云端模型訓練與預測模塊與所述數(shù)據(jù)采集模塊之間的數(shù)據(jù)傳輸；

8、所述預測結果展示模塊，用于通過多維度展示所述預測結果；

9、所述云數(shù)據(jù)庫模塊，用于與系統(tǒng)中的各個模塊連接，實時存儲系統(tǒng)中的所有反饋數(shù)據(jù)。

10、本發(fā)明技術效果：本發(fā)明公開了一種經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，通過多維數(shù)據(jù)整合和特征選擇，有效去除了冗余特征，使模型能夠捕捉企業(yè)創(chuàng)新績效的關鍵影響因素。組合模型通過將機器學習和深度學習結合，能夠更好地處理非線性和復雜關系，從而顯著提高預測精度。本發(fā)明的組合模型可以適應多樣化的企業(yè)數(shù)據(jù)，包括財務、專利、市場等不同維度的變量，適合高科技企業(yè)和創(chuàng)新驅動型企業(yè)的績效預測需求。模型還能夠動態(tài)更新，使得系統(tǒng)在數(shù)據(jù)和市場環(huán)境發(fā)生變化時保持良好的適應性。通過集成可解釋性模型，并在集成模型的次級器階段融入仿生學算法強化模型預測效果，本發(fā)明提供了詳細的特征重要性分析和可視化展示，使得用戶能夠直觀理解模型的預測邏輯。這樣不僅提升了預測結果的透明度，也增強了模型在企業(yè)管理中的應用價值。本發(fā)明利用自然語言處理技術，將專利文本分析與企業(yè)財務、市場數(shù)據(jù)結合，構建全面的創(chuàng)新績效評估體系。該方法可以更全面、立體地評估企業(yè)在技術創(chuàng)新、市場影響和財務狀況方面的綜合表現(xiàn)，為管理者提供全方位的決策支持。通過動態(tài)更新機制，本發(fā)明能夠自動調(diào)節(jié)模型參數(shù)，保證預測結果的實時性和時效性，特別適合在快速變化的市場和技術環(huán)境中使用。企業(yè)管理者可以根據(jù)最新的預測結果快速調(diào)整創(chuàng)新策略，保持市場競爭力。該系統(tǒng)可以幫助企業(yè)識別創(chuàng)新活動的關鍵驅動因素，評估未來創(chuàng)新產(chǎn)出的潛力，從而優(yōu)化資源配置和創(chuàng)新管理策略。它不僅適用于企業(yè)內(nèi)部決策，也對投資者、政策制定者提供有參考價值的創(chuàng)新績效評估結果。綜上，本發(fā)明在提高創(chuàng)新績效預測的準確性、適用性和透明度方面具有顯著優(yōu)勢，為企業(yè)和管理者提供了更加科學、實時和全方位的決策支持工具。

技術特征：

1.一種經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.如權利要求1所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

3.如權利要求1所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

4.如權利要求1所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

5.如權利要求1所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

6.如權利要求5所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

7.如權利要求5所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

8.如權利要求5所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

9.如權利要求5所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

10.如權利要求1所述的經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，其特征在于，

技術總結
本發(fā)明公開了一種經(jīng)濟管理用企業(yè)創(chuàng)新績效預測系統(tǒng)，包括：用戶界面管理模塊，用于用戶的登錄驗證、數(shù)據(jù)選擇和結果查看；數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過API接口獲取財務數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與特征選擇模塊，用于接收財務數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理與特征選擇，獲得統(tǒng)一尺度的數(shù)據(jù)；云端模型訓練與預測模塊，用于基于統(tǒng)一尺度的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)匹配與合并、進行模型選擇、模型優(yōu)化與交叉驗證和預測計算，獲得預測結果；云服務器模塊，用于云端模型訓練與預測模塊與數(shù)據(jù)采集模塊之間的數(shù)據(jù)傳輸；預測結果展示模塊，用于通過多維度展示預測結果；云數(shù)據(jù)庫模塊，用于與系統(tǒng)中的各個模塊連接，實時存儲系統(tǒng)中的所有反饋數(shù)據(jù)。

技術研發(fā)人員：李順,丁琳雙,趙雯
受保護的技術使用者：李順
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15