【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体地说是一种预测外贸发展态势的方法及系统。
技术介绍
1、原有的外贸发展预测模型在实时性方面存在明显的不足，其较低的更新频率使得模型难以迅速响应市场中的即时变化和突发事件。这种滞后性不仅影响了模型的预测准确性，还使其在面对新的市场趋势或政策调整时显得捉襟见肘，缺乏必要的灵活性。此外，部分模型过于专注于某一特定领域或方面的外贸活动，忽视了整体外贸态势的多元性和复杂性，因此难以提供全面而综合的预测分析。这些问题共同削弱了模型在指导外贸决策中的实际应用价值。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是针对以上不足之处，提供一种预测外贸发展态势的方法及系统，能够实时跟踪市场动态，还能对未来一段时间内外贸发展态势进行精准预测，为相关企业和政府部门提供了宝贵的决策支持，帮助他们更好地把握市场机遇，应对潜在风险。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种预测外贸发展态势的方法，基于互联网信息实现外贸发展态势预测，该方法的实现包括：
4、1)对多种互联网来源收集的数据进行详尽的清洗、整合与标准化处理；
5、2)剖析所述数据资源，从中精确提取出与外贸发展态势紧密相关的核心特征；对这些核心特征进行深入剖析和筛选，筛选出对预测结果具有显著影响的关键特征；
6、3)基于提取的关键特征，构建适合外贸发展态势预测的神经网络模型；利用丰富的历史数据对模型进行深度训练，不断调整模型参数，使模型具备卓越的预测精度；
7、4)将采集的互联网外贸相关信息输入至已经训练好的神经网络模型中，以获取外贸发展态势的预测结果；对这些预测结果进行分析，识别出潜在的风险与机遇；
8、5)借助可视化技术，将预测结果转化为直观易懂、图文并茂的图表和报告，以用户友好的方式展现给每一位用户。
9、本方法运用先进的大数据分析技术，全面整合源自各种互联网渠道(包括但不限于社交媒体、新闻网站、论坛、博客以及政府报告等)的丰富外贸活动数据，利用了大数据分析技术的强大能力，构建高效神经网络模型，预测未来一段时间的外贸发展态势。通过深度学习和复杂算法的处理，成功捕捉到了外贸市场的微妙变化和潜在趋势。这不仅能够实时跟踪市场动态，还能对未来一段时间内外贸发展态势进行精准预测，为相关企业和政府部门提供了宝贵的决策支持。
10、进一步的，所述多种互联网来源收集的数据包括贸易相关的各类经济数据，包括关税水平、商品类型比例、退税补贴额、汇率与价格因素、贸易额与增长率、销售地区市场需求量；
11、还包括地区与国家间的贸易促进措施、经贸争端案例、贸易保护政策，以及其他正面与负面的贸易信息。
12、进一步的，通过自然语言处理、文本挖掘技术剖析所述数据资源。
13、进一步的，通过相关性分析方法、主成分分析方法进行深入剖析和筛选。
14、进一步的，所述核心特征涵盖贸易主体、贸易方式、贸易产品、贸易市场以及贸易政策；
15、所述关键特征包括关税水平、商品类型比例、退税补贴额、汇率与价格因素、贸易额与增长率、销售地区市场需求量。
16、进一步的，所述构建适合外贸发展态势预测的神经网络模型，在模型构建过程中，设置输入层、隐藏层和输出层，并确定各层之间的连接方式和权重初始化策略，以确保模型能够充分学习和利用数据的内在规律；
17、将经过预处理的数据划分为训练集和测试集，以充分利用丰富的历史数据对模型进行深度训练；通过采用反向传播算法和adam优化器，不断优化模型的权重和偏置，以逐渐逼近最佳参数组合；在训练过程中，密切监控模型的损失函数和准确率等指标，并根据实际情况不断调整模型参数，使模型达到卓越的预测精度。
18、进一步的，本方法还提供了交互功能，用户根据个人需求和兴趣，对预测结果进行灵活的筛选、对比操作，而满足不同用户的个性化需求。
19、本专利技术还要求保护一种预测外贸发展态势的系统，包括：
20、数据预处理模块，用于对多种互联网来源收集的数据进行详尽的清洗、整合与标准化处理；
21、特征提取模块，用于剖析所述数据资源，从中精确提取出与外贸发展态势紧密相关的核心特征；对这些核心特征进行深入剖析和筛选，筛选出对预测结果具有显著影响的关键特征；
22、模型构建与训练模块，用于基于提取的关键特征，构建适合外贸发展态势预测的神经网络模型；利用丰富的历史数据对模型进行深度训练，不断调整模型参数，使模型具备卓越的预测精度；
23、预测分析模块，用于将采集的互联网外贸相关信息输入至已经训练好的神经网络模型中，以获取外贸发展态势的预测结果；对这些预测结果进行分析，识别出潜在的风险与机遇；
24、可视化与交互模块，用于借助可视化技术，将预测结果转化为直观易懂、图文并茂的图表和报告，以用户友好的方式展现给每一位用户。
25、本专利技术还要求保护一种预测外贸发展态势的装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
26、所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
27、所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，实现上述的方法。
28、本专利技术还要求保护计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述的方法。
29、本专利技术的一种预测外贸发展态势的方法及系统与现有技术相比，具有以下
30、有益效果：
31、采用神经网络模型，能够智能地自适应调整参数和结构，从而迅速适应新的市场趋势或政策变化，这使其在面对复杂多变的外贸环境时，能够保持高度的敏锐性和适应性；它整合了来自多种互联网渠道的数据，涵盖了外贸发展的多个方面和因素，从而能够提供一个全面而综合的预测分析。这种综合性的分析不仅有助于更深入地理解外贸市场的运作机制，还能为相关决策提供更为全面和准确的依据，具有重要的实际应用价值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，基于互联网信息实现外贸发展态势预测，该方法的实现包括：
2.根据权利要求1所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，所述多种互联网来源收集的数据包括贸易相关的各类经济数据，包括关税水平、商品类型比例、退税补贴额、汇率与价格因素、贸易额与增长率、销售地区市场需求量；
3.根据权利要求1所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，通过自然语言处理、文本挖掘技术剖析所述数据资源。
4.根据权利要求1或3所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，通过相关性分析方法、主成分分析方法进行深入剖析和筛选。
5.根据权利要求4所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，所述核心特征涵盖贸易主体、贸易方式、贸易产品、贸易市场以及贸易政策；
6.根据权利要求1所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，所述构建适合外贸发展态势预测的神经网络模型，在模型构建过程中，设置输入层、隐藏层和输出层，并确定各层之间的连接方式和权重初始化策略，以确保模型能够充分学习和利用数据的内在规律；
...【技术特征摘要】
1.一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，基于互联网信息实现外贸发展态势预测，该方法的实现包括：
2.根据权利要求1所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，所述多种互联网来源收集的数据包括贸易相关的各类经济数据，包括关税水平、商品类型比例、退税补贴额、汇率与价格因素、贸易额与增长率、销售地区市场需求量；
3.根据权利要求1所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，通过自然语言处理、文本挖掘技术剖析所述数据资源。
4.根据权利要求1或3所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，通过相关性分析方法、主成分分析方法进行深入剖析和筛选。
5.根据权利要求4所述的一种预测外贸发展态势的方法，其特征在于，所述核心特征涵盖贸易主体、贸易方式、贸易产品、贸易市场以及贸易政策；
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【专利技术属性】
技术研发人员：许明义，侯光亮，胡大超，王恒，
申请(专利权)人：山东浪潮数字商业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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