[发明专利]基于出口数据的外贸企业预授信额度分析方法

权利要求书

1.一种基于出口数据的外贸企业预授信额度分析方法，其特征在于，包括：

步骤1、对当前借贷企业进行分析，收集与其相关的上下游企业信息，形成以时间为基础的状态描述向量［Quantity，Drawback，Price，Demand，Credit］；其中Quantity表示当前借贷企业对上游企业原材料的需求单价和数量；Drawback表示当期申报或拟申报的退税额度；Price表示当期企业产成品价格；Demand表示下游公司针对当前价格所对应的产成品需求量；Credit表示当前时间断面下的最佳授信额度值；

步骤2、对步骤1中取得的描述向量，通过机器学习的方式，形成循环迭代模式；

步骤3、采用双向LSTM方法对当前描述向量进行修正，在历史数据中进化，寻找不同向量之间的时序关系的逻辑认证方式；

在描述向量前后添加智能单元，新的描述向量结构为［hidden，hidden，Quantity，Drawback，Price，Demand，Credit，hidden，hidden］，其中hidden表示智能单元，用于描述不同时间断面的描述向量之间的逻辑关系；hidden不断计算不同企业之间的［Quantity，Drawback，Price，Demand，Credit］向量之差，并总结对应变量之差与Credit之差之间的系数关系；

步骤4、加入非线性激活函数F_(x)，激活不同时间断面上的层次向量；

步骤5、将在F_(x)连接下的描述向量形成池化向量库，并根据向量库不断更新F_(x)的激活公式中的相应隐藏参数，通过不断对比当前算法针对［Quantity，Drawback，Price，Demand，Credit］向量的预测值与历史情况中事后所得的最佳授信额度值进行分析，通过不断对两者取均值的方式形成稳定收敛点结果；

步骤6、输出最佳授信额度。

2.根据权利要求1所述的基于出口数据的外贸企业预授信额度分析方法，其特征在于，步骤4中x对应于不同智能单元的输入，激活的过程采用max函数的方式，即通过对比退税金额与敏感系数的积和收入支出之差与敏感系数的积之间的差值，通过取最大值的方法来判断当前企业的最佳授信额度。

3.根据权利要求2所述的基于出口数据的外贸企业预授信额度分析方法，其特征在于，步骤4中非线性激活函数F_(x)为在不同的Quantity、Drawback、Price、Demand情况下，对应的最为可靠的Credit数值，即：

Credit=F_(x)=F_{(Quantity,Drawback,Price,Demand)}。