[发明专利]制造业绿色转型梯度推进预测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，包括：

获取能反映制造业绿色转型的梯度推进过程的第一时间阶段指标数据，以得到目标数据；

基于所述目标数据，确定所述第一时间阶段内所述梯度推进过程的第一分布规律，并利用预设预测模型预测第二时间阶段内所述梯度推进过程的第二分布规律；

对所述第一分布规律和所述第二分布规律进行分析，以得到表征所述梯度推进过程的趋势变化的分析结果；

基于所述分析结果对所述梯度推进过程进行评价。

2.根据权利要求1所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，所述获取能反映制造业绿色转型的梯度推进过程的第一时间阶段指标数据，以得到目标数据，包括：

确定能反映制造业绿色转型的梯度推进过程的指标，并获取与所述指标对应的第一时间阶段指标数据；

通过小波变换对所述第一时间阶段指标数据进行分解，将分解后的所述第一时间阶段指标数据的中阶和/或低阶数据确定为目标数据。

3.根据权利要求2所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，所述基于所述目标数据，确定所述第一时间阶段内所述梯度推进过程的第一分布规律，并利用预设预测模型预测第二时间阶段内所述梯度推进过程的第二分布规律，包括：

计算所述目标数据的均值和方差，以得到第一均值和第一方差；

利用隐马尔科夫模型确定第二时间阶段内所述梯度推进过程的均值和方差，以得到第二均值和第二方差。

4.根据权利要求3所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，所述利用隐马尔科夫模型确定第二时间阶段内所述梯度推进过程的均值和方差，以得到第二均值和第二方差，包括：

通过极大似然估计方法对马尔科夫模型中的目标参数进行估值，并根据所述目标参数的估值确定出转移概率；

基于所述转移概率计算第二时间阶段内所述梯度推进的第二均值和第二方差。

5.根据权利要求2所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，所述利用预设预测模型预测第二时间阶段内所述梯度推进过程的第二分布规律，包括：

利用基于BP神经网络构建的预测模型预测第二时间阶段内所述梯度推进过程的第二均值和第二方差。

6.根据权利要求3-5任一项所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，所述对所述第一分布规律和所述第二分布规律进行分析，以得到表征所述梯度推进过程的趋势变化的分析结果，包括：

将所述第一均值、所述第二均值、所述第一方差及所述第二方差输入均值方差双变点模型，以便所述均值方差双变点模型输出用于表征所述梯度推进过程的趋势变化的均值变点数据和方差变点数据。

7.根据权利要求6所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法，其特征在于，所述基于所述分析结果对所述梯度推进过程进行评价，包括：

基于所述均值变点数据和/或所述方差变点数据对所述梯度推进过程进行评价。

8.一种制造业绿色转型梯度推进预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取能反映制造业绿色转型的梯度推进过程的第一时间阶段指标数据，以得到目标数据；

确定模块，用于基于所述目标数据，确定所述第一时间阶段内所述梯度推进过程的第一分布规律，并利用预设预测模型预测第二时间阶段内所述梯度推进过程的第二分布规律；

分析模块，用于对所述第一分布规律和所述第二分布规律进行分析，以得到表征所述梯度推进过程的趋势变化的分析结果；

评价模块，用于基于所述分析结果对所述梯度推进过程进行评价。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；其中所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至7任一项所述的制造业绿色转型梯度推进预测方法。