非标资产现金流预测的机器学习估值模型的链上定价方法

本发明涉及区块链技术与金融科技技术领域，具体为非标资产现金流预测的机器学习估值模型的链上定价方法，包括以下步骤：步骤一：多源异构数据采集与预处理，获取并处理结构化数据、非结构化文本、图像数据和物联网数据；步骤二：动态集成机器学习预测模型构建，包括基础模型库、自适应加权集成机制和持续学习优化；本发明通过动态集成学习框架，结合多源异构数据，较传统DCF模型提高现金流预测准确率，所有定价数据和过程上链存储，实现全流程透明化，满足监管对金融资产估值的审计要求，相比人工评估方法，定价周期从数周缩短至分钟级，大幅提高非标资产交易效率。