本发明属于市场环境监督，具体涉及一种基于实时数据的多维市场环境监督方法及系统。
背景技术：
1、市场环境监督是一个涉及多个方面的复杂过程，它包括对市场趋势的跟踪、竞争对手的分析、消费者行为的理解以及对市场变化的快速响应。随着信息技术的快速发展，市场环境的数据量呈爆炸性增长，这些数据包括但不限于产品价格、销售数据、消费者评价、社交媒体动态等。有效地分析这些数据对于企业制定战略规划和政府进行市场监管至关重要。
2、现有的市场环境监督技术往往无法采集实时数据，导致分析报告存在时间延迟，无法及时反映市场的最新动态；往往依赖于人工经验，分析维度单一，只能从有限的维度对市场进行观察，缺乏全面性和深度；潜在风险识别不足，难以发现市场中的潜在风险，如市场波动、消费者偏好的突然变化等，导致难以做出预防性优化决策；市场环境监督报告的生成往往依赖于人工撰写，效率低下，且容易受到主观因素的影响，缺乏客观性和一致性。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的数据处理延迟、分析维度单一、潜在风险识别不足以及报告生成效率低下的问题，本发明目的在于提供一种基于实时数据的多维市场环境监督方法及系统。
2、本发明所采用的技术方案为：
3、一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，包括如下步骤：
4、根据市场环境实时数据采集需求，构建分布式数据采集架构，并根据采集的若干历史市场环境数据，构建多维市场环境监督分析模型、市场环境优化专家系统以及监督报告生成模型；
5、基于分布式数据采集架构，采集实时市场环境数据，根据实时市场环境数据，使用多维市场环境监督分析模型，进行多维市场环境监督分析，得到对应的实时多维市场环境监督分析结果；
6、根据实时多维市场环境监督分析结果，优化分布式数据采集架构的实时数据采集方案，得到优化后分布式数据采集架构，并使用市场环境优化专家系统，进行市场环境优化策略生成，得到对应的实时市场环境优化策略；
7、根据实时市场环境数据、实时多维市场环境监督分析结果以及实时市场环境优化策略，使用监督报告生成模型，进行市场环境监督报告生成，得到对应的实时市场环境监督报告。
8、进一步地，根据市场环境实时数据采集需求，构建分布式数据采集架构，并根据采集的若干历史市场环境数据，构建多维市场环境监督分析模型、市场环境优化专家系统以及监督报告生成模型，包括如下步骤：
9、根据市场环境实时数据采集需求，设置市场环境实时数据采集的目标、范围以及用途；
10、根据目标、范围以及用途，构建分布式数据采集架构，并基于分布式数据采集架构，预先采集来自不同实时数据源的若干历史市场环境数据；
11、对若干历史市场环境数据进行预处理和标签添加，得到设置有真实监督分析标签和真实优化策略标签的若干预处理后历史市场环境数据；
12、根据若干预处理后历史市场环境数据及真实监督分析标签，使用多维深度学习算法，构建多维市场环境监督分析模型；
13、根据若干预处理后历史市场环境数据及真实优化策略标签，使用强化学习算法，构建市场环境优化专家系统；
14、根据若干预处理后历史市场环境数据，使用大语言模型算法，构建监督报告生成模型。
15、进一步地，根据目标、范围以及用途，构建分布式数据采集架构，并基于分布式数据采集架构，预先采集来自不同实时数据源的若干历史市场环境数据，包括如下步骤：
16、根据市场环境实时数据采集的目标和范围，设置实时数据采集的若干实时数据采集装置，并将若干实时数据采集装置一一对应的设置于若干实时数据源；
17、根据市场环境实时数据的用途，搭建云数据中心，并通过实时数据传输网络，将云数据中心连接至若干实时数据源的实时数据采集装置；
18、整合实时数据源、实时数据采集装置、实时数据传输网络以及云数据中心，构建分布式数据采集架构；
19、基于云数据中心，通过实时数据传输网络，使用实时数据采集装置，预先采集来自不同实时数据源的若干历史市场环境数据。
20、进一步地，预处理包括对历史市场环境数据依次进行的数据清洗、数据去重、数据结构转换以及数据降维。
21、进一步地，根据若干预处理后历史市场环境数据及真实监督分析标签，使用多维深度学习算法，构建多维市场环境监督分析模型，包括如下步骤：
22、将若干预处理后历史市场环境数据及真实监督分析标签按照7：3的比例，划分为模型训练集和模型测试集；
23、根据市场环境监督需求，设置若干实时数据关注维度，并根据若干实时数据关注维度，使用多维深度学习算法，构建初始的多维市场环境监督分析模型；
24、使用模型训练集，对初始的多维市场环境监督分析模型进行优化训练，得到优化的多维市场环境监督分析模型；
25、使用模型测试集，对优化的多维市场环境监督分析模型进行模型测试，生成若干历史预测监督分析标签；
26、根据若干历史预测监督分析标签和对应的真实监督分析标签，得到优化的多维市场环境监督分析模型的模型预测准确率；
27、若模型预测准确率大于准确率阈值，则输出最终的多维市场环境监督分析模型，否则，继续进行优化训练。
28、进一步地，多维市场环境监督分析模型基于n-gan-mlp算法构建，其中，n为实时数据关注维度总数。
29、进一步地，根据若干预处理后历史市场环境数据及真实优化策略标签，使用强化学习算法，构建市场环境优化专家系统，包括如下步骤：
30、根据预处理后历史市场环境数据，定义强化学习算法的模拟环境和状态空间，并根据真实优化策略标签，定义强化学习算法的动作空间；
31、根据模拟环境、状态空间以及动作空间，设置强化学习算法的奖励函数，并基于模拟环境、状态空间、动作空间以及奖励函数，根据若干预处理后历史市场环境数据及真实优化策略标签，使用强化学习算法，构建推理机；
32、采集若干市场环境优化知识，对若干市场环境优化知识进行预处理，得到若干预处理后市场环境优化知识；
33、根据若干预处理后市场环境优化知识，使用预先训练的命名实体提取模型和实体关系提取模型，构建知识库，并整合知识库和推理机，构建市场环境优化专家系统。
34、进一步地，强化学习算法为dqn算法。
35、进一步地，根据若干预处理后历史市场环境数据，使用大语言模型算法，构建监督报告生成模型，包括如下步骤：
36、采集若干历史市场环境监督报告，对若干历史市场环境监督报告进行预处理，得到若干历史报告生成预训练样本；
37、根据若干历史报告生成预训练样本，使用大语言模型算法，进行预训练，得到初始的监督报告生成模型；
38、根据若干预处理后历史市场环境数据，使用预先训练的命名实体提取模型和实体关系提取模型，生成若干历史报告生成训练样本；
39、根据若干历史报告生成训练样本，对预初始的监督报告生成模型进行优化训练，得到优化的监督报告生成模型；
40、使用lora微调方法，对优化的监督报告生成模型进行微调，得到最终的监督报告生成模型。
41、一种基于实时数据的多维市场环境监督系统，用于实现多维市场环境监督方法，系统包括云数据中心和若干实时数据采集装置，所述的云数据中心通过实时数据传输网络与若干实时数据采集装置通信连接，每一所述的实时数据采集装置设置于一实时数据源；
42、云数据中心包括依次连接的模型构建单元、实时数据监督分析单元、市场环境优化单元以及监督报告生成单元，所述的实时数据监督分析单元设置有多维市场环境监督分析模型，且实时数据监督分析单元通过实时数据传输网络与若干实时数据采集装置通信连接，所述的市场环境优化单元设置有市场环境优化专家系统，所述的监督报告生成单元设置有监督报告生成模型。
43、本发明的有益效果为：
44、本发明公开了一种基于实时数据的多维市场环境监督方法及系统，构建分布式数据采集架构，通过实时数据采集和处理，能够即时发现市场变化，提高监督的时效性和准确性；从多个维度对市场环境进行实时监督分析，全面了解市场环境状况；利用深度学习算法和基于强化学习的专家系统，自动提取市场环境特征，实时发现潜在风险，提出优化策略，提高了实用性；通过大语言模型实时生成高质量的市场环境监督报告，提高报告生成的效率和质量。
45、本发明的其他有益效果将在具体实施方式中进一步进行说明。
1.一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：根据市场环境实时数据采集需求，构建分布式数据采集架构，并根据采集的若干历史市场环境数据，构建多维市场环境监督分析模型、市场环境优化专家系统以及监督报告生成模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：根据目标、范围以及用途，构建分布式数据采集架构，并基于分布式数据采集架构，预先采集来自不同实时数据源的若干历史市场环境数据，包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：所述的预处理包括对历史市场环境数据依次进行的数据清洗、数据去重、数据结构转换以及数据降维。
5.根据权利要求2所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：根据若干预处理后历史市场环境数据及真实监督分析标签，使用多维深度学习算法，构建多维市场环境监督分析模型，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：所述的多维市场环境监督分析模型基于n-gan-mlp算法构建，其中，n为实时数据关注维度总数。
7.根据权利要求2所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：根据若干预处理后历史市场环境数据及真实优化策略标签，使用强化学习算法，构建市场环境优化专家系统，包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：所述的强化学习算法为dqn算法。
9.根据权利要求2所述的一种基于实时数据的多维市场环境监督方法，其特征在于：根据若干预处理后历史市场环境数据，使用大语言模型算法，构建监督报告生成模型，包括如下步骤：
10.一种基于实时数据的多维市场环境监督系统，用于实现如权利要求1-9任一所述的多维市场环境监督方法，其特征在于：所述的系统包括云数据中心和若干实时数据采集装置，所述的云数据中心通过实时数据传输网络与若干实时数据采集装置通信连接，每一所述的实时数据采集装置设置于一实时数据源；
