[发明专利]一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法

权利要求书

1.一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：建立信用评价指标体系；

S2：收集评估对象建设市场企业的有关信用信息；

S3：构建和训练BP神经网络，基于训练好的BP神经网络建立评估对象建设市场企业的信用起始评价，获取信用评价值；

S4：根据信用评价值，基于隐马尔可夫模型对企业信用进行动态评价。

2.根据权利要求1所述的一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法，其特征在于，所述步骤S1中信用评价指标体系包括如下要素：

企业基本情况、企业管理能力、企业经济能力、项目管理能力、企业履约记录。

3.根据权利要求1所述的一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法，其特征在于，所述步骤S2中评估对象建设市场企业的有关信用信息包括如下要素：

信用评价指标体系中的评价指标、信用评价等级数据、评估对象良好信息和不良信息。

4.根据权利要求1所述的一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法，其特征在于：所述步骤S3中BP神经网络的构建和训练方法为：

BP神经网络模型构建：确定BP神经网络模型的网络层数和输入层、隐含层、输出层的节点数；

BP神经网络模型训练：将指标数据归一化处理，初始化学习参数，选择最佳算法进行训练，修正模型误差。

5.根据权利要求4所述的一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法，其特征在于，所述步骤S3中指标数据归一化处理包括效益型指标归一化处理和成本型指标的归一化处理，分别如下：

效益型指标归一化处理公式表示为：

成本型指标的归一化处理指标表示为：

其中，x_k表示样本数据的原始值；x_min表示某指标的最小值；x_max表示某指标的最大值；x_i表示效益型指标归一化处理后的输入向量；x_j表示成本型指标归一化处理后输入向量。

6.根据权利要求5所述的一种政府监管视角下建设市场主体信用动态评价方法，其特征在于，所述步骤S3中信用评价值的获取过程为：

A1：选择三层神经网络结构，由指标数目确定模型中输入层节点数目，确定输出层节点数及期望的输出结果；

A2：将指标数据归一化处理，初始化学习参数，选定不同的算法进行训练比较后选择效果最好的算法，然后将归一化处理后的训练样本数据输入BP神经网络进行训练直到满足要求；

A3：在前向传播中输入样本数据后计算模型的输出结果并与步骤A1获取的期望输出结果进行比较，若误差不满足要求则进行误差反向传播，计算同一层神经元的误差，进行权值和阈值的修正，直至满足模型误差要求；

A4：输入提前预选的建设市场主体信用评价指标测试数据进行模型测试并得出信用评价值。