一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括，S1：收集城市各个历史行业发展数据，对历史数据进行预处理；S2：构建包含多层Transformer架构的自注意力机制模型，利用预处理后的行业历史数据对模型进行训练，得到用于预测行业发展趋势的基础模型；S3：收集目标行业的特定数据，对目标行业的特定数据进行预处理，提取出专用型趋势数据，将训练好的基础模型作为迁移学习模型,本发明专利技术利用专用预测模型对行业发展进行预测，通过深度学习与迁移学习相结合，实现了行业发展预测的高效化和精准化，通过收集历史行业发展数据，提高了模型的泛化能力和场景适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，特别是一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法及系统。

技术介绍

1、随着经济的快速发展和信息技术的不断进步，区域产业的发展趋势对于政府决策、企业战略规划以及投资者决策都具有极其重要的意义，传统的产业趋势预测方法主要依赖于历史数据和专家经验，这些方法虽然在一定程度上有效，但面对复杂的实际应用场景却显得力不从心，不同行业的发展趋势各不相同，单一的针对某一行业进行预测，无法联系到所有情况，在数据不平衡或无法获取充足标注的情况下，传统发展趋势预测模型的表现通常不理想。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术提供了一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法及系统解决传统的法虽然在一定程度上有效，但面对复杂的实际应用场景却显得力不从心，不同行业的发展趋势各不相同，单一的针对某一行业进行预测，无法联系到所有情况，在数据不平衡或无法获取充足标注的情况下，传统发展趋势预测模型的表现通常不理想的问题。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于：所述历史行业发展数据，包括R种行业的历史发展表现数据，所述历史发展表现数据包括影响特征集和发展表现变化量，所述影响特征集至少包括一个影响特征，所述发展表现变化量为行业规模、市场份额、盈利能力、技术创新能力中的一种。

3.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于：所Transformer架构的自注意力机制模型中第一层包括一个嵌入层，第二层包括六个堆叠层，第三层为输出层，其中，每个堆叠层包括两组子层，两组所...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于：所述历史行业发展数据，包括r种行业的历史发展表现数据，所述历史发展表现数据包括影响特征集和发展表现变化量，所述影响特征集至少包括一个影响特征，所述发展表现变化量为行业规模、市场份额、盈利能力、技术创新能力中的一种。

3.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于：所transformer架构的自注意力机制模型中第一层包括一个嵌入层，第二层包括六个堆叠层，第三层为输出层，其中，每个堆叠层包括两组子层，两组所述子层分别为多头自注意力子层和前馈神经网络子层，每个子层后面都添加有残差连接和层归一化，所述输出层添加在六个堆叠层的最后一层上。

4.如权利要求3所述的基于大数据分析的区域产业趋势预测方法，其特征在于：所述利...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋剑辉，戴子君，
申请(专利权)人：杭州数亮科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：