本发明专利技术涉及经营指标分析技术领域，具体涉及一种基于AI大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，包括以下步骤：获取企业的市场波动指标、运营效率指标、财务健康指标、供应链弹性指标，将企业经营的四维指标数据输入超图张量分解器，超图张量分解器通过正交约束的Tucker分解将四维指标映射为相互正交的超图节点，生成解耦超图，将解耦超图注入动态权重演化模型，基于实时事件流生成优化策略链；通过优化策略执行后的张量梯度反传修正解耦超图正交约束条件，形成闭环优化。本发明专利技术，能够根据市场异常波动、供应链断裂或财务压力等突发状况，生成具备业务语义与时效性的最优响应动作。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及经营指标分析，尤其涉及一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法。
技术介绍
1、在数字化经营环境持续演化的背景下，企业对多维度经营指标的分析与优化需求日益增强，典型的指标体系涵盖市场波动、运营效率、财务健康、供应链弹性等多个维度，且不同维度之间存在复杂的关联性和动态变化关系，现有的经营分析方法大多采用静态权重配置或线性模型对各类指标进行统一评价，难以捕捉高维指标间的深层耦合特征，也难以适应外部事件冲击所引发的非线性联动效应。
2、传统方案中普遍依赖主成分分析等方法对多维指标进行特征提取，但这些方法本身缺乏维度独立性控制能力，无法在保持各指标物理含义的同时实现有效解耦，同时，策略生成模块多采用基于规则库的静态决策方式，缺乏对经营环境变化的自适应调整能力，导致策略执行缺乏针对性，易引发资源错配或响应延迟。
3、此外，现有系统普遍缺乏完整的策略优化机制，即策略执行结果不能及时反馈至指标建模过程，无法动态修正分析模型中存在的结构性偏差，限制了优化策略的持续有效性和模型的长期演化能力。
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【技术保护点】
1.一种基于AI大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述S1中：
3.根据权利要求2所述的一种基于AI大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述正交约束的Tucker分解包括将四维指标数据按时序列构建为四阶张量，将四阶张量分解为一个核心张量与四组因子矩阵，分别对应市场波动、运营效率、财务健康与供应链弹性四个维度。
4.根据权利要求3所述的一种基于AI大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述s1中：
3.根据权利要求2所述的一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述正交约束的tucker分解包括将四维指标数据按时序列构建为四阶张量，将四阶张量分解为一个核心张量与四组因子矩阵，分别对应市场波动、运营效率、财务健康与供应链弹性四个维度。
4.根据权利要求3所述的一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述tucker分解后，分别对各因子矩阵施加正交性约束，若检测到任意一组因子矩阵的列向量间存在线性相关性，则自动触发重正交化过程以修正其独立性。
5.根据权利要求3所述的一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述因子矩阵中的列向量均映射为解耦超图中的节点，并依据列向量的特征向量范数赋予节点权重，基于节点间的跨维度连接关系计算解耦超图的邻接熵值，用于评估各维度特征之间的耦合程度，若某节点的邻接熵值超过预设独立性阈值，将执行梯度裁剪操作以削弱耦合影响，或重构对应局部张量片段以恢复维度之间的正交性。
6.根据权利要求3所述的一种基于ai大模型动态权重调整的经营指标多维分析优化方法，其特征在于，所述解耦超图基于正交化约束的因子矩阵构建，解耦超图结构需满足跨维度连接边比例不超过整体连接数的限定值，且各维度内部的节点度分布符合幂律特性，同时计算每个维度的纯度指标与时间敏感指标，用以描述在张量演化过程中对整体结构的稳定性与变化响应能...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘建平，陈耿升，伍江，陈湛，
申请(专利权)人：广东敏行数据有限公司，
类型：发明
国别省市：
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