摘要
本发明公开了一种基于时空图神经网络的进出口企业财务风险预测方法,该方法包括采集和获取不同企业的财务数据,构建企业风险指标体系得到进出口企业长期财务风险预测数据集;对获取到的企业财务数据集进行预处理及清洗,得到风险预测训练和验证数据;将风险划分为企业内部和外部风险,以企业为节点提取公司财务指标多尺度特征,构建时空图神经网络;利用粒子群算法对时空图神经网络模型的参数和权重进行优化,得到企业财务风险预测结果;基于企业财务风险预测结果,构建进出口企业风险评价模型;本发明对企业所面临的风险进行预测,有利于进出口企业及时规避航海货运风险,避免遭受财产损失,帮助企业根据财务预警风险信号及时采取有效应对措施。
技术关键词
风险预测方法
节点
企业
矩阵
财务
注意力机制
指标
极值
隶属度函数
邻居
粒子群算法
异构
神经网络模型
多尺度特征提取
数据
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服务调用关系
多智能体强化学习
节点
时空图卷积神经网络
SVM算法
序列推荐方法
点击率预测
解码器结构
索引
物品特征
智能家居环境监测
智能家居用户
管理系统
周期性特征
数据获取模块
神经网络系统
干涉仪阵列
矩阵乘法运算
非线性
光电转换模块