一种基于图神经网络的供应链风险预测方法和装置

本申请提供一种基于图神经网络的供应链风险预测方法和装置，所述方法包括：S1：将供应链风险传播时的风险传播序列数据处理为图结构数据，获取供应链网络时序风险传播拓扑图；S2：设计深度神经网络模型，将图卷积神经网络和循环神经网络以串联的形式相结合，最后再串联上多层感知器；S3：利用多种群Memetic算法训练所述深度神经网络模型，所述多种群Memetic算法是将Memetic算法的种群分成多个子群，各个子群通过进化算子相互独立地进化；S4：利用训练好的所述深度神经网络模型预测未来一段时间窗口T内感染节点企业增加的数量。本申请提供一种基于图神经网络的供应链风险预测方法，实现更精准、高效的风险预测，帮助管理者提前采取措施降低损失。