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龙图腾网获悉厦门北数人工智能与大数据研究院有限公司申请的专利一种产业经济运行智能分析方法及系统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：CN120655124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510779829.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种产业经济运行智能分析方法及系统是由鹏杰;林珑设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种产业经济运行智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种产业经济运行智能分析方法及系统，所述方法包括：对产业链的原始数据进行数据质量评价分析，以得到标准化数据池，对所述标准化数据池中的时效性指标数据进行分析，以得到动态特征向量，进一步与所述产业链的时间权重矩阵进行双通道联合分析，以得到产业经济预测模型，结合误差分布矩阵进行置信区间关联分析，生成所述产业链的风险预警信号，并生成可视化决策视图，基于所述可视化决策视图生成所述产业链的经济运行分析报告，本发明可以提高一种产业经济运行分析结果的准确率。

本发明授权一种产业经济运行智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种产业经济运行智能分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1，对产业链的原始数据进行结构化映射与时间戳对齐，以得到所述产业链的结构化原始数据，对所述结构化原始数据进行数据质量评价分析，以得到所述产业链的标准化数据池； S2，对所述标准化数据池中的时效性指标数据进行动态时间衰减分析，以得到所述标准化数据池的时间权重矩阵，对所述时效性指标数据进行基于时间衰减因子的特征权重调节操作，以得到所述标准化数据池的动态特征向量； 所述对所述标准化数据池中的时效性指标数据进行动态时间衰减分析，以得到所述标准化数据池的时间权重矩阵，包括： 对所述标准化数据池中的时效性指标数据进行时效性指标提取，以得到所述标准化数据池的时效性指标数据集； 基于预设的基础时间衰减系数生成所述产业链的衰减系数映射表； 基于所述时效性指标数据集与所述衰减系数映射表，对所述时效性指标数据进行指数衰减运算，以得到初始时间权重矩阵，其中，所述指数衰减运算的表达式如下： ， 式中，为第条数据中第个特征的初始时间权重数，为特征的初始权重，为衰减系数映射表中的行业基础衰减系数，为第条数据产生时间点与进行分析时间点的时间差值，为当前分析时间点，为第条数据的采集时间戳； 对所述初始时间权重矩阵进行多维度标准化处理，以得到所述标准化数据池的时间权重矩阵，其中，所述多维度标准化处理的表达式如下： ， 式中，为第i条数据第k个特征的归一化权重，为第条数据中第个特征的初始时间权重数，为第k个特征在所有数据中的最大权重值，为第i条数据第k个特征的最终标准化权重，为防止分母为零的极小常数； 所述对所述时效性指标数据进行基于时间衰减因子的特征权重调节操作，包括： 基于每条所述时效性指标数据的时间差值，生成所述时效性指标数据的时效性指标向量，其中，所述时效性指标向量的表达式如下： ， 式中，为时效性指标向量，为第1条数据产生时间点与进行分析时间点的时间差值，为第2条数据产生时间点与进行分析时间点的时间差值，为第条数据产生时间点与进行分析时间点的时间差值，为矩阵向量转置符号； 基于所述时效性指标向量、所述时间权重矩阵对所述时效性指标数据与预设的特征融合方程组进行按权重加权的特征融合，以得到动态特征向量，其中，所述预设的特征融合方程组的表达式如下： ， 式中，为动态特征向量，为特征总数，为特征编号，为第条数据中第个特征的初始时间权重数，为预设的初始特征值，为第个特征的权重向量L2范数，为防止分母为零的极小常数，为校正后的第k个特征对应的动态衰减因子，为第k个特征对应的动态衰减因子，为第条数据产生时间点与进行分析时间点的时间差值，为衰减系数映射表中的行业基础衰减系数，为外部事件类型总数，为外部事件类型编号，为第m类外部事件的影响系数，为事件指示函数； S3，对所述动态特征向量与所述产业链的时间权重矩阵进行双通道联合分析，以得到所述产业链的产业经济预测模型； 所述对所述动态特征向量与所述产业链的时间权重矩阵进行双通道联合分析，以得到所述产业链的产业经济预测模型，包括： 将所述动态特征向量集与主通道进行绑定映射，以得到产业链的动态扰动监测通道数据，将所述时间权重矩阵与副通道进行绑定映射，以得到产业链的时序规律建模通道数据，将所述动态扰动监测通道数据与所述时序规律建模通道数据进行合并，以得到所述产业链的双通道输入数据集； 对所述动态扰动监测通道数据和所述时序规律建模通道数据进行联合特征构建，以得到产业链的双通道预测框架； 基于所述双通道输入数据集、所述双通道预测框架与预设的损失函数构建所述产业链的经济预测模型； S4，对所述预测模型的误差分布矩阵和所述动态特征向量中的异常波动参数进行置信区间关联分析，生成所述产业链的风险预警信号； 所述对所述预测模型的误差分布矩阵和所述动态特征向量中的异常波动参数进行置信区间关联分析，生成所述产业链的风险预警信号，包括： 将所述双通道输入数据集，输入所述经济预测模型，以得到所述产业链的预测值； 对所述预测值与产业链数据库中的真实数据进行误差分析，以得到所述经济预测模型的误差分布矩阵； 基于所述误差分布矩阵中的统计特征，采用蒙特卡洛模拟对所述经济预测模型中的误差容忍度进行随机抽样模拟，以得到所述经济预测模型的风险事件发生概率密度函数； 基于所述误差分布矩阵，对所述动态特征向量执行高斯分布拟合，以得到所述产业链的误差置信区间； 对所述动态特征向量执行异常波动参数提取，以得到所述动态特征向量的异常波动矩阵； 对所述误差置信区间与所述异常波动矩阵进行跨维度关联分析，以得到所述产业链的误差关联矩阵； 将所述误差关联矩阵、所述异常波动矩阵以及所述风险事件发生概率密度函数输入贝叶斯网络模型进行训练，以得到因果关联概率矩阵； 基于所述因果关联概率矩阵中的数据与预设的风险阈值进行对比，将超过所述风险阈值的数据进行路径信号标记，以得到所述产业链的风险预警信号； S5，基于所述产业经济预测模型中的行业发展趋势曲线，对所述风险预警信号进行多维度时空数据分析，生成所述产业链的可视化决策视图，基于所述可视化决策视图生成所述产业链的经济运行分析报告。

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