【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及产业评价，尤其涉及基于灰色模型的产业评价方法、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、为了实现科学、客观和准确的产业评估，通过收集和分析产业中企业相关数据，对产业进行科学地评价和产业发展态势分析，从而及早发现潜在的风险和变化。根据产业评价的结果，可以帮助决策者更好地了解产业的现状和未来走向，从而制定合适的决策和战略。
2、目前产业分析的方式，主要是依靠统计部门公开的宏观指标数据或课题专家调研抽样的数据。其统计数据的宏观性、滞后性和调研数据的局限性，限制了产业分析维度的多样性和及时性，导致产业分析不全面和不及时。
技术实现思路
1、针对现有技术中所存在的不足，本专利技术提供了基于灰色模型的产业评价方法，其解决了现有技术中存在的产业分析不全面和不及时的技术问题。
2、本专利技术的第一方面，提供基于灰色模型的产业评价方法，所述评价方法包括：
3、每隔预设周期获取多个产业的多个维度的产业数据，每一维度的产业数据均包括多项指标的指标数据；多个维度包括科技创新能力、项目活跃度、资金热度、盈利能力、发展潜力以及发展规模；
4、将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型，获取下一预设周期内多项指标数据作为指标值；
5、通过功效系数法对产业在一维度的每一项指标值进行计算，获取产业在每一指标对应的评价值；
6、根据一产业在一维度对应的多项指标的评价值，确认所述产业在所述维度的评价分；
7、统计每个产业在每
8、进一步地，每隔预设周期获取多个产业的多个维度的产业数据，包括：
9、按照预设周期采集多个企业的若干项企业微观数据；若干项企业微观数据包括工商数据、知识产权数据、项目数据、人才数据、经营数据以及论文数据；
10、对多个企业的若干项企业微观数据按照行业分类代码进行产业聚类，获取多个产业的中观数据；
11、根据预先设置的维度对应的多项指标处理中观数据，获取每个维度的产业数据。
12、进一步地，将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型，获取下一预设周期内每一项指标数据对应的指标值，包括；
13、记录连续的多个预设周期内的指标数据获取指标序列，指标序列为
14、对指标序列进行累加处理，获取累加指标序列，累加指标序列为其中
15、构建一阶差分方程
16、通过最小二乘法计算获取a和b，并计算下一预设周期的指标数据作为指标值。
17、进一步地，在将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型之前，还包括，通过min-max方法对指标数据进行归一化处理。
18、进一步地，根据一产业在一维度对应的多项指标的评价值，确认所述产业在所述维度的评价分，
19、将一产业在一维度对应多项指标的评价值按照从左到右，从大到小的顺序进行排列构成评价值矩阵，所述评价值矩阵为行矩阵；每一维度均对应设置有对应的比例系数矩阵，比例系数矩阵为列矩阵，其中比例系数从上至下，从大到小排列；
20、计算评价值矩阵与比例系数矩阵的乘积，作为产业在所述维度的评价分。
21、进一步地，科技创新能力对应的多项指标包括科技成果项目数、研发人员数量、投资经费、专利合作密度以及专家数量；
22、项目活跃度对应的多项指标包括固投项目投资额增速、固定资产投资项目数量、固定资产投资项目投资额、固定资产投资项目数量增速；
23、资金热度对应的多项指标包括资金流量总额、资金流动总额增速、资金流量净额、资金流量增速；
24、发展规模对应的多项指标包括平均进项额、平均进项额增速、企业数量区位熵、企业数量增速、重点企业数量占比；
25、盈利能力对应的指标包括总收入、净利润、订单总数、订单总额；
26、发展潜力对应的多项指标包括技术成熟系数、技术成长率、市场主体发展指数。
27、进一步地，所述预设展示规则包括：按照一指定维度的评价分由高到低依次进行展示。
28、进一步地，所述预设展示规则包括：
29、对每一维度对应设置比例系数，根据一产业在每一维度的评价分计算获取产业综合分；按照产业综合分从高到低的顺序进行排列展示；
30、本专利技术的第二方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现评价方法的步骤，包括：每隔预设周期获取多个产业的多个维度的产业数据，每一维度的产业数据均包括多项指标的指标数据；多个维度包括科技创新能力、项目活跃度、资金热度、盈利能力、发展潜力以及发展规模；将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型，获取下一预设周期内多项指标数据作为指标值；通过功效系数法对产业在一维度的每一项指标值进行计算，获取产业在每一指标对应的评价值；根据一产业在一维度对应的多项指标的评价值，确认所述产业在所述维度的评价分；统计每个产业在每个维度的评价分，并按照预设展示规则进行展示。
31、本专利技术的第三方面，提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现评价方法的步骤，包括：每隔预设周期获取多个产业的多个维度的产业数据，每一维度的产业数据均包括多项指标的指标数据；多个维度包括科技创新能力、项目活跃度、资金热度、盈利能力、发展潜力以及发展规模；将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型，获取下一预设周期内多项指标数据作为指标值；通过功效系数法对产业在一维度的每一项指标值进行计算，获取产业在每一指标对应的评价值；根据一产业在一维度对应的多项指标的评价值，确认所述产业在所述维度的评价分；统计每个产业在每个维度的评价分，并按照预设展示规则进行展示。
32、相比于现有技术，本专利技术具有如下有益效果：
33、本专利技术中，通过dgm(1,1)灰色模型分析按照预设周期采集的产业的指标数据，来预测下一预设周期内产业的各项指标数据并作为指标值以供评价，使得产业评价更加及时和准确；通过功效系数法对产业在每一指标的指标值进行评价获取评价值；根据产业在同一维度的多项指标的评价值对产业在该维度进行综合评价获取评价分；使得产业在该维度的评价更加全面。解决了现有技术中存在的产业分析不全面和不及时的技术问题。
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1.基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：所述评价方法包括：
2.如权利要求1所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：每隔预设周期获取多个产业的多个维度的产业数据，包括：
3.如权利要求2所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：将每一项指标数据输入DGM(1,1)灰色模型，获取下一预设周期内每一项指标数据对应的指标值，包括；
4.如权利要求3所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：在将每一项指标数据输入DGM(1,1)灰色模型之前，还包括，通过min-max方法对指标数据进行归一化处理。
5.如权利要求1所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：根据一产业在一维度对应的多项指标的评价值，确认所述产业在所述维度的评价分，
6.如权利要求2所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：科技创新能力对应的多项指标包括科技成果项目数、研发人员数量、投资经费、专利合作密度以及专家数量；
7.如权利要求1所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：所述预设展示规则包括：按照一指定维度的评价分由高
8.如权利要求1所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：所述预设展示规则包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述评价方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述评价方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：所述评价方法包括：
2.如权利要求1所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：每隔预设周期获取多个产业的多个维度的产业数据，包括：
3.如权利要求2所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型，获取下一预设周期内每一项指标数据对应的指标值，包括；
4.如权利要求3所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：在将每一项指标数据输入dgm(1,1)灰色模型之前，还包括，通过min-max方法对指标数据进行归一化处理。
5.如权利要求1所述的基于灰色模型的产业评价方法，其特征在于：根据一产业在一维度对应的多项指标的评价值，确认所述产业在所述维度的评价分，
6.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖飞，陈益，舒雪杰，王维波，邹颖，刘莉莎，
申请(专利权)人：重庆市信息通信咨询设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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