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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于机器学习的绿色金融项目财务可行性评估系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119323363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411366990.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于机器学习的绿色金融项目财务可行性评估系统及方法是由刘小涵设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的绿色金融项目财务可行性评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及绿色金融项目财务可行性评估系统技术领域，具体涉及基于机器学习的绿色金融项目财务可行性评估系统及其方法，包括财务评估模块、市场评估模块和环境评估模块；所述财务评估模块包括分析评估单元、预测分析单元和模型模拟单元；所述分析评估单元用于收集与整理项目和客户的数据，并对数据进行处理；所述预测分析单元根据客户的数据和市场数据，利用优化算法预测不同的市场情景下的财务指标；市场评估模块通过深入分析市场趋势和政策变化，为财务评估提供了关键的外部环境信息。同时，环境评估模块则量化了项目的环境影响，为市场评估和财务评估提供了重要的环境指标。这种互补机制确保了评估过程考虑到了影响项目可行性的所有关键因素。

本发明授权基于机器学习的绿色金融项目财务可行性评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的绿色金融项目财务可行性评估系统，其特征在于，包括财务评估模块、市场评估模块和环境评估模块；所述财务评估模块包括分析评估单元、预测分析单元和模型模拟单元；所述分析评估单元用于收集与整理项目和客户的数据，并对数据进行处理；所述预测分析单元根据客户的数据和市场数据，利用优化算法预测不同的市场情景下的财务指标；所述模型模拟单元提供风险情景模拟和不同情景下回收收益的现金流模拟；所述市场评估模块包括数据分析单元和预测分析单元，所述数据分析单元采集市场数据和行业数据，并根据绿色金融项目分类进行筛选；所述预测分析单元根据筛选后数据，预测未来情景下的不同市场价格或环境政策情景下的绿色项目的技术参数的变化；所述环境评估模块包括数据分析单元、模型模拟单元和环境评价单元，所述数据分析单元采集与分析项目所在地的环境数据；所述模型模拟单元对环境数据进行数值建模；所述环境评价单元通过比较模拟出的环境效益指标和设定的环境效益指标阈值来判断环境效益的可接受性; 所述市场评估模块与环境评估模块的分析数据共享，数据共享采用如下方式： , 其中，为共享数据集，为市场评估模块数据集，为环境评估模块数据集； 所述市场评估模块采用筛选算法对市场数据和绿色金融项目进行匹配，筛选算法采用如下公式： , 其中，为项目与市场数据的匹配得分，为第个特征的权重，为第个特征的相似度函数; 所述预测分析单元与模型模拟单元共同评估市场环境变化及回收收益风险对现金流的影响，评估方法采用如下公式： , 其中，为现金流净现值，为时刻的收益，为时刻的成本，为贴现率； 所述市场评估模块的环境数据由环境评估模块提供，数据传输采用加密方式：，其中，为加密后的数据，为原始数据，为密钥，为异或运算。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。