本發(fā)明公開了一種基于深度學習的大宗資源類礦產(chǎn)品放行風險預測方法,所述方法包括:根據(jù)統(tǒng)計學方法篩選對放行風險具有顯著影響的變量;根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓練預測模型;其中,所述歷史數(shù)據(jù)包括各個企業(yè)歷史檢驗檢疫結(jié)果和所述變量的時間序列;獲取待測貨物報檢號,并查詢所述待測貨物所有相關特征數(shù)據(jù);將所述待測貨物所有相關特征數(shù)據(jù)通過所述預測模型,得到放行安全指數(shù)值。本發(fā)明能夠避免人為考量不同因素時產(chǎn)生的片面性,尋找引起風險的潛在因素,相比人工審單具有更全面、更強大的分析評估能力。
聲明:
“基于深度學習的大宗資源類礦產(chǎn)品放行風險預測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)