[发明专利]一种基于企业需求的智能匹配招商策略系统及方法

权利要求书

1.一种基于企业需求的智能匹配招商策略系统，其特征在于，包括：企业需求评估模块(1)、招商策略模块(2)、产业配套匹配模块(3)、政策匹配模块(4)、区域空间匹配模块(5)和建筑匹配模块(6)；

所述企业需求评估模块(1)，用以通过LM-BP神经网络对区域产业价值特征分析、政策特征分析、区位特征分析、建筑特征分析深度学习后，获取企业需求匹配的产业、政策、区位、建筑结构化数据；

所述招商策略模块(2)，用以对企业需求画像和匹配的当地产业、政策、区位、建筑资源进行评分，构建企业需求招商策略报告评分模型，建立基于随机森林改进的企业需求评分模型，对企业需求特征状况进行分类和预测；

所述产业配套匹配模块(3)，用以通过产业配套库(31)分析企业在所属各自细分产业中本地招商区域产业规模、产业链相关企业总数、规上企业数量、客户及供应商情况并提供企业产业集聚效应、供销关系效应参考值，从而匹配并选择适合企业的最优产业；

所述政策匹配模块(4)，用以通过政策匹配库(41)分析适配企业的政策，通过企业发展阶段创业期、成长期、成熟期适配的通用性政策、企业所有细分产业适配的产业类政策、培育企业前景的政策推荐，使得招商业务人员跟进企业的具体需求并在政策匹配模块(2)中推荐标记，从而匹配并选择适合企业的最优政策；

所述区域空间匹配模块(5)，用以通过匹配区域空间库(51)的数据格式化后匹配企业需求量化评价打分并通过企业需求匹配宏观区位、中观区位、微观区位、用地规划、交通物流、生活配套进行适应性评价，从而匹配并选择适合企业的最优区域空间；

所述建筑匹配模块(6)，用以通过匹配规划建筑库(61)选择适合企业最优建筑载体，通过建筑基础信息、建筑结构、节能环保、防火防爆、配套设备、入住成本来对建筑载体做出适应性评价，从而匹配并选择适合企业的最优建筑规划。

2.根据权利要求1所述的一种基于企业需求的智能匹配招商策略系统，其特征在于：在所述企业需求评估模块(1)中，所述企业需求匹配的产业结构化数据包括：产业规模、价值链客户市场、产业链配套和企业配套；所述企业需求匹配的政策结构化数据包括：产业政策、人才政策和金融政策；所述企业需求匹配的区位结构化数据包括：交通物流、配套资源和规划要素；所述企业需求匹配的建筑结构化数据包括：建筑基础要素、节能环保、荷载、防火防爆和使用成本。

3.根据权利要求1所述的一种基于企业需求的智能匹配招商策略系统，其特征在于：步骤1所述LM-BP神经网络的具体计算步骤如下：

步骤1.1：初始化网络结构参数，误差允许值为ε，常数u和b，初始化权值和阈值向量，令k＝0，u＝u0，计算精度是ε和最大学习次M；

步骤1.2：将企业需求画像指标矩阵的训练数据作为输入向量输入到LM-BP神经网络中去；

步骤1.3：计算网络输出及误差指标函数e；

步骤1.4：计算雅各比矩阵J[W(k)]；其中，W(k)代表第k次神经网络迭代的阀值与权值构成的向量；

步骤1.5：计算ΔW；其中，ΔW为阈值改变量；

步骤1.6：若e＜ε，则转到步骤1.8，否则转到步骤1.5；

步骤1.7：以新的权值和阀值向量W(k+1)来计算误差函数e，

W(k+1)＝W(k)-{J^T[W(k)]J[W(k)]}^-1J[W(k)]e[W(k)]

若e[W(k+1)]小于e[W(k)]，则令k＝k+1，u＝u*b，转到步骤1.2，否则u＝u/b，转到步骤1.5；其中，W(k)代表第k次神经网络迭代的阀值与权值构成的向量，W(k+1)表示新的第k+1次迭代的阀值和权值构成的向量；

步骤1.8：LM-BP神经网络计算结束。

4.根据权利要求3所述的一种基于企业需求的智能匹配招商策略系统，其特征在于：在步骤1.1中，b的取值范围为：0＜b＜1，当k＝0，u＝u0时，计算精度ε和最大学习次M。