[发明专利]基于配置算法的企业运行数据分析方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于配置算法的企业运行数据分析方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备中，包括：

获取算法配置主表、算法配置参数表和算法参量值表，其中，所述算法配置主表包括需要进行配置的算法，所述算法配置参数表包括所述算法配置主表中算法的参数，所述算法参量值表包括所述算法配置参数表中各参数的取值；

依次选择所述算法配置主表中的其中一个算法，根据选择的算法从所述算法配置参数表中选择参数，及所述算法参量值表中选择参数取值，根据所选择的参数及参数取值对选择的算法进行计算，得到输出变量集；

对所述输出变量集进行评估计算，得到核心相关值；

对所述核心相关值进行误差计算，得到误差值，在所述误差值小于或等于预设的误差阈值时，利用所述选择的参数及参数取值对所述选择的算法进行配置，得到配置完成的算法；

获取企业数据，利用所述配置完成的算法对所述企业数据进行数据分析，得到企业的运行状况。

2.如权利要求1所述的基于配置算法的企业运行数据分析方法，其特征在于，所述依次选择所述算法配置主表中的其中一个算法，根据选择的算法从所述算法配置参数表中选择参数，及所述算法参量值表中选择参数取值，根据所选择的参数及参数取值对选择的算法进行计算，得到输出变量集，包括：

根据所述算法配置主表的算法的顺序，选择算法编码；

根据所述算法编码获取所述算法配置主表中与所述算法编码对应的算法执行方案；

根据所述算法执行方案获取所述算法配置参数表中的参数和所述参数对应的参数顺序号，根据所述参数和所述参数顺序号得到算法计算编号；

根据所述算法计算编号获取所述算法参量值表中的参量值；

将所述参量值输入所述算法执行方案中进行计算，得到输出变量；

重复上述操作直至所述算法配置主表内的算法全部计算完成后，将所有的输出变量汇总得到所述输出变量集。

3.如权利要求1所述的基于配置算法的企业运行数据分析方法，其特征在于，所述对所述输出变量集进行评估计算，得到核心相关值，包括：

利用如下评估算法对所述输出变量集进行评价计算，得到核心相关值Hcorre：

其中，Y_i表示所述输出变量集中第i个输出变量的值，j表示所述输出变量集中的第j个输出变量，n为所述输出变量集中输出变量的数量，W_ij为二进制的核心权值矩阵，其取值由所述第i个输出变量和所述第j个输出变量是否邻接决定，表示所述输出变量集中所有输出变量的均值，S为所述输出变量集中所有输出变量的标准差。

4.如权利要求3所述的基于配置算法的企业运行数据分析方法，其特征在于，所述W_ij为二进制的核心权值矩阵，所述W_ij取值由所述第i个输出变量和所述第j个输出变量是否邻接决定，包括：

利用预设邻接算法对所述第i个输出变量和所述第j个输出变量进行邻接计算，得到邻接计算结果；

将所述邻接计算结果与预设邻接阈值进行对比，若所述邻接计算结果大于所述预设邻接阈值，则W_ij取值为1；

若所述邻接计算结果小于或等于所述预设邻接阈值，则W_ij取值为0。

5.如权利要求4所述的基于配置算法的企业运行数据分析方法，其特征在于，所述利用预设邻接算法对所述第i个输出变量和所述第j个输出变量进行邻接计算，得到邻接计算结果，包括：

利用下述算法所述第i个输出变量和所述第j个输出变量进行邻接计算，得到邻接计算结果VAR：

其中，W_i是所述核心权值矩阵中第i行所有元素之和，W_j为所述核心权值矩阵中第j列所有元素之和，E(I)为邻接参数。

6.如权利要求1所述的基于配置算法的企业运行数据分析方法，其特征在于，所述算法配置主表、算法配置参数表和算法参量值表存储于区块链中，该方法还包括：

当所述误差值大于所述误差阈值，则接收新的算法配置主表、算法配置参数表和算法参量值表，重新进行算法配置。