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申请/专利权人：湖南招采猫信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种用于电子招采辅助的金融风险预测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、最优金融风险预测因子识别、金融风险预测和电子招采决策支持。本发明涉及金融风险预测技术领域，具体是指一种用于电子招采辅助的金融风险预测方法及系统，本发明采用显著性分析、标准化处理结合过采样处理的方法进行数据预处理，调整了数据的结构和内容，同时提升了数据的质量；采用二元灰狼优化算法从优化数据中选择对预测更有用的数据特征来降低后续学习任务的难度并提高模型效率；采用基于二元灰狼优化算法改进的极限学习预测模型的方法进行金融风险预测，克服了极限学习方法在应用于金融风险预测中的固有缺陷。

主权项：1.一种用于电子招采辅助的金融风险预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，用于收集企业金融数据，具体为从企业历史数据中，通过采集得到金融风险预测原始数据，所述金融风险预测原始数据，包括历史财务数据、供应链数据和市场数据；步骤S2：数据预处理，用于将企业金融数据转化为统一的、可供自动分析的数据结构，具体为采用显著性分析、标准化处理和过采样处理操作对所述金融风险预测原始数据进行数据预处理，得到优化金融风险预测数据；所述显著性分析，用于从数据中筛选与企业金融风险显著相关的数据，具体为将所述金融风险预测原始数据聚合为两类聚合样本，所述两类聚合样本包括显著风险警示数据和无显著风险警示数据；步骤S3：最优金融风险预测因子识别，用于通过特征选择，从优化数据中选择对预测更有用的数据特征来降低后续学习任务的难度并提高模型效率，具体为采用二元灰狼优化算法，依据所述优化金融风险预测数据，进行最优金融风险预测因子识别，得到优化预测特征；所述二元灰狼优化算法，用于最优金融风险预测因子识别和金融风险预测；在所述最优金融风险预测因子识别中，所述二元灰狼优化算法用于通过特征选择从优化数据中选择对预测更有用的数据特征；在所述金融风险预测中，所述二元灰狼优化算法用于构建基于二元灰狼优化算法改进的极限学习预测模型，并通过所述基于二元灰狼优化算法改进的极限学习预测模型，在保留随机性的同时提高预测结果的可控随机性，克服极限学习方法在应用于金融风险预测中的固有缺陷；步骤S4：金融风险预测，用于进行金融风险预测，具体为依据所述优化金融风险预测数据，并采用基于二元灰狼优化算法改进的极限学习预测模型的方法，得到金融风险预测数据；所述极限学习预测模型，包括基本模型和二元灰狼优化算子；所述基本模型，用于进行模型训练，包括输入层、隐藏层和输出层；所述二元灰狼优化算子，用于优化模型隐藏层的权重和偏置项，具体为采用二元灰狼优化算法模型ModelW对所述基本模型的隐藏层神经元的输入权重和偏置项进行优化；在步骤S5中，所述电子招采决策支持，用于依据金融风险预测结果，为电子招标采购提供决策支持，具体为依据所述金融风险预测数据进行电子招采决策支持，得到电子招采规划策略。

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