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一种基于时序化算法和LSMT算法的企业运营评估方法 

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申请/专利权人:北京酷车易美网络科技有限公司

摘要:本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于时序化算法和LSMT算法的企业运营评估方法,包括步骤S1,对运营数据进行采集;步骤S2,对运营数据进行时序化处理;步骤S3,对时序化运营数据进行多模型并行预测;步骤S4,根据DBScan算法将实际业务值划分为异常数据和正常数据;步骤S5,对异常数据进行标准化处理;步骤S6,构建Granger因果模型;步骤S7,将标准化异常数据输入至Granger因果模型中,并划分关键训练集和关键验证集;步骤S8,对LSTM模型进行训练;步骤S9对训练后的LSTM模型进行验证;步骤S10,对LSTM模型的达标情况进行判断;步骤S11,输出企业运营评估结果。本发明提高了企业运营效率。

主权项:1.一种基于时序化算法和LSMT算法的企业运营评估方法,其特征在于,包括;步骤S1,对运营数据进行采集;步骤S2,对运营数据进行时序化处理,得到时序化运营数据;步骤S3,对时序化运营数据进行多模型并行预测,得到预测数据;步骤S4,根据DBScan算法将实际业务值划分为异常数据和正常数据;步骤S5,对异常数据进行标准化处理,得到标准化异常数据;步骤S6,构建Granger因果模型;步骤S7,将标准化异常数据输入至Granger因果模型中,并输出具有因果关系的标准化异常数据,将具有因果关系的标准化异常数据的集合作为关键数据集,将关键数据集划分为关键训练集和关键验证集;步骤S8,通过关键训练集对LSTM模型进行训练,得到训练后的LSTM模型;步骤S9,通过关键验证集对训练后的LSTM模型进行验证,并输出验证准确率K;步骤S10,将验证准确率K与预设准确率K0进行比对,根据比对结果对LSTM模型的达标情况进行判断,并根据判断结果将达标的LSTM模型输出为企业运营评估模型;步骤S11,将实时采集的运营数据输入至企业运营评估模型中,并输出企业运营评估结果。

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权利要求:

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