[发明专利]用于企业发展的预测方法以及装置、服务器

权利要求书

1.一种用于企业发展的预测方法，其特征在于，包括：

根据已知企业数据训练得到预设机器学习模型；

输入未知目标企业数据到所述预设机器学习模型；

通过所述预设机器学习模型，输出对于所述未知目标企业的预测结果。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，通过所述预设机器学习模型，输出对于所述未知目标企业的发展预测结果，所述发展预测结果至少包括：行业发展规模预测、人员发展规模预测。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，通过所述预设机器学习模型，输出对于所述未知目标企业的诊断预测结果，所述诊断预测结果至少包括：相似时期诊断预测结果、相似规模诊断预测结果、相似人才诊断预测结果、相似财务诊断预测结果、相似组织结构诊断预测结果。

4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述预设机器学习模型采用全连接神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，根据已知企业数据训练得到预设机器学习模型包括：

在目标行业中确定已知企业数据；

根据所述已知企业数据，筛选出未知目标诊企业和已知企业数据按照预设规则的数据组合。

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，通过所述预设机器学习模型，输出对于所述未知目标企业的预测结果之后还包括：

判断所述预测结果是否符合预设预测走势；

如果判断所述预测结果不符合预设预测走势，则跟踪通过干预操作调整后的所述预测结果，并持续进行数据回流。

7.一种用于企业发展的预测装置，其特征在于，包括：

训练模块，用于根据已知企业数据训练得到预设机器学习模型；

输入模块，用于输入未知目标企业数据到所述预设机器学习模型；

预测模块，用于通过所述预设机器学习模型，输出对于所述未知目标企业的预测结果。

8.根据权利要求7所述的预测装置，其特征在于，所述训练模块包括：

确定单元，用于在目标行业中确定已知企业数据；

筛选单元，用于根据所述已知企业数据，筛选出未知目标诊企业和已知企业数据按照预设规则的数据组合。

9.根据权利要求7所述的预测装置，其特征在于，所述预测模块包括：

判断单元，用于判断所述预测结果是否符合预设预测走势；

干预单元，用于在判断所述预测结果不符合预设预测走势时，则跟踪通过干预操作调整后的所述预测结果，并持续进行数据回流。

10.一种服务器，其特征在于，包括：如权利要求7或8所述的预测装置。