申请/专利权人：曼巴创服(吉林省)科技发展有限公司

申请日：2023-11-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117273668B

主分类号：G06Q10/10

分类号：G06Q10/10;G06Q10/0631

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于孵化器运营的资源配置优化管理系统，包括资源配置设计单元、资源分配监控单元、项目分析预测单元和异常分析预警单元，通过方案初步设计、资源分配监控、生成预测结果和异常结果，再反馈优化方案，从而整体实现了对孵化器的资源配置进行自动化循环优化管理，通过先整体再局部的异常情况分析，提高数据处理的精细化程度与数据利用率，并通过将分析项目的预测结果与孵化器的异常结果相结合，实现对孵化器资源的自动规划和调度，灵活优化资源配置方案，使得资源利用最大化，提升孵化器的整体效能，进而通过反馈再循环实现自动化决策及资源分配与监控，提高孵化器运营效率和管理水平。

主权项：1.一种基于孵化器运营的资源配置优化管理系统，其特征在于：包括资源配置设计单元、资源分配监控单元、项目分析预测单元和异常分析预警单元，资源配置设计单元、资源分配监控单元、项目分析预测单元和异常分析预警单元之间信号连接；资源配置设计单元用于设计并应用初步的资源分配方案，当接收到预警提示信号后，再通过资源分配的预测结果与异常结果相结合，对资源分配方案进行调整优化，进而刷新资源分配方案；资源分配监控单元用于监测采集资源分配信息和项目运营信息；项目分析预测单元用于综合分析评估项目的资源利用效率和孵化器的整体效能，进而构建预测模型来预测项目成功率，将预测结果发送到资源配置设计单元；异常分析预警单元用于评估孵化器的效能异常情况，并深入分析项目的异常情况，获取异常结果并生成预警提示信号，再将异常结果和预警提示信号发送到资源配置设计单元；资源分配信息和项目运营信息的采集与分析过程为：A1：信息采集：通过访问初步的资源分配方案来监测采集资源分配信息，通过管理系统监测工具采集项目运营信息；A2：信息分析：A2-1：通过分析项目运营信息，获取项目的资源利用效率；A2-2：预设孵化器中共计有N个项目，通过N个项目的资源利用效率和资源分配信息，综合评估孵化器的整体效能；A2-3：通过孵化器的整体效能与任一项目的资源利用效率相结合，获取预测项目成功率；A3：异常分析：通过监测孵化器的整体效能，设置阈值评估孵化器的效能异常情况：A3-1：当整体效能低于预设阈值，则判定孵化器产生效能异常，进而深入分析孵化器整体的异常情况，建立整体异常信号组和资源异常信号组，生成整体异常结果，对资源配置方案整体进行调控；A3-2：当整体效能不低于预设阈值，则判定孵化器产生效能正常，进而深入分析N个项目的异常情况，建立项目水平信号组和项目资源信号组，生成局部异常结果，再针对异常参数进行资源分配调整；获取项目的资源利用效率的具体过程为：项目运营信息包括孵化周期、融资占比、创业就业率和资源占用率，其中，融资占比为实际融资与预期融资的比值，创业就业率为项目实施期间的实际就业量与创造岗位量的比值，资源占用率为项目的实际资源占用量在孵化器总体资源量中的占比；标记孵化周期为Tf、融资占比为Rz、创业就业率为Cj、资源占用率为Lz，预设N个项目，标记任一个项目为i，项目i的孵化周期为Tfi、融资占比为Rzi、创业就业率为Cji、资源占用率为Lzi分别赋予相应的权重因子系数，再建立公式获取项目i的资源利用效率XLi：预设项目i的资源利用效率XLi的公式为： ，其中，α1、α2、α3、α4分别为孵化周期、融资占比、创业就业率、资源占用率的权重因子系数，且α1、α2、α3、α4均大于0；综合评估孵化器的整体效能的具体过程为：获取N个项目的资源利用效率和孵化器的资源分配信息，其中，资源分配信息包括入驻项目数量和出入驻率，出入驻率为离开孵化器的项目与入驻孵化器的项目的比值；预设信息采集周期为Tc，对资源分配信息进行定期采集，标记入驻项目数量为Lx、出入驻率为Cr，先获取N个项目的资源利用效率的平均值，进而通过求取N个资源利用效率的标准差，获取项目资源利用效率的波动系数σ0；通过资源利用效率的平均值、波动系数σ0、N个项目的资源利用效率相结合，获取孵化器对于N个项目的整体作用效果系数，并通过入驻项目数量Lx与出入驻率Cr相结合，获取资源分配效果系数，再将整体作用效果系数与资源分配效果系数相结合，建立公式获取孵化器的整体效能评估系数XN：预设孵化器的整体效能评估系数XN的公式为： ，其中，λ1与λ2分别为入驻项目数量Lx和出入驻率Cr的转化系数，将入驻项目数量Lx和出入驻率Cr综合转化为资源分配效果系数；β1和β2分别为整体作用效果系数与资源分配效果系数的权重因子系数；获取预测项目成功率的具体过程为：通过为孵化器的整体效能与项目i的资源利用效率分别赋予相应的权重指数，建立公式获取项目i的预测成功率CGi：预设项目i的预测成功率CGi的公式为：，其中，ω1和ω2分别为孵化器的整体效能XN与项目i的资源利用效率XLi的权重指数，且ω1和ω2均大于0；设置预测成功率的异常阈值U，若项目i的预测成功率CGi低于异常阈值U，则对该项目i的资源分配进行调整：设置项目成功率的异常区间，以及相应的资源分配调整范围，再经对比分析，从而生成项目i的预测结果。

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