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申请/专利权人：四川丝路易购科技有限公司

摘要：本发明涉及大数据处理技术领域，具体而言，涉及汽车出口数据信息处理方法及系统，采用本发明所提供的方法，主要包括将汽车出口历史数据的特征子集划分为训练集和测试集；构建汽车出口评估模型，选择误差最小的最优汽车出口评估模型进行输出；将特征向量输入至最优汽车出口评估模型进行计算。通过本发明对数据信息进行了系统性的分析和预测，可以获得具有参考性的出口指数，通过出口指数来辅助当前生产的决策，来减少由于现有技术单独因素的判断，导致生产过剩或者生产不足的可能。

主权项：1.汽车出口数据信息处理方法，其特征在于，包括；获取汽车出口历史数据，对汽车出口历史数据进行预处理，并提取汽车出口历史数据的特征向量，将汽车出口历史数据的特征子集划分为训练集和测试集；构建汽车出口评估模型，设置汽车出口评估模型的目标函数，通过训练集对汽车出口评估模型的目标函数进行优化计算，通过测试集对优化后的汽车出口评估模型进行性能验证，选择误差最小的最优汽车出口评估模型进行输出；获取当前时段汽车出口数据，并提取当前时段汽车出口数据的特征向量，将特征向量输入至最优汽车出口评估模型进行计算，输出出口指数，根据出口指数进行设置出口汽车生产计划；所述设置汽车出口评估模型的目标函数包括： 式中，为最大利润，、、、、、为自然数，为训练样本数，为输入层层数，为隐藏层层数，为第个样本的输入特征向量，为激活函数，为正则化系数，为时刻的营业额，为第个隐藏节点到输出节点的网络权重，为第个样本在第个隐藏层节点的输出，为权重系数，为输出层层数，为从历史数据开始记录的时候到当前样本统计时之间的总时间，为时刻的成本，为输入层第个样本的第个特征，为偏置项的值，为第个输入节点到隐藏层的网络权重；所述通过训练集对汽车出口评估模型的目标函数进行优化计算包括：通过训练集和目标函数进行计算；增加权重和偏置项的值，并针对每个权重和偏差更新一次计算一个平方误差损失值，若平方误差损失值随权重的增加而减小，则权重值增加，权重值应增加的大小与权重变化减少的损失值的大小成正比；循环遍历所有权重值，然后对其进行最小值更改，权重修改后，计算更新的前向传播损失；通过损失变化来更新权重，确定学习率参数，返回更新权重和偏差值，直至达到迭代次数；还包括： 式中，为达到迭代次数的输出的汽车出口评估模型，为学习率，为更新后的第个隐藏节点到输出节点的网络权重，更新后的第个隐藏节点到输出节点的网络权重。

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