公开(公告)号：CN116542323A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310580677.6

申请日：2023-05-22

申请人： 成都理工大学

发明人： 唐小川 ,  刘鑫 ,  王宇 ,  李莹莹 ,  胡强 ,  李冬芬 ,  樊超

IPC分类号： G06N3/098 ,  G06N3/042 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提供了一种多价值链演化的训练预测方法、系统及存储介质，包括：基于客户端及其相邻客户端的本地原始数据生成节点的特征向量，各客户端所在节点的特征向量和节点信息构成了分布式时序图数据；计算当前时刻分布式联邦时序图神经网络模型的局部网络参数，并将局部网络参数发送至服务器，客户端预先建立有分布式联邦时序图神经网络模型；服务器根据局部网络参数获得全局网络参数并广播给所有客户端；客户端利用全局网络参数更新分布式联邦时序图神经网络模型的网络参数，分布式联邦时序图神经网络模型接收下一时刻的分布式时序图数据进行学习，输出下一时刻边的预测值。因此，能够预测多价值链中公司间未来的关系以及某公司是否在走向消亡。