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[发明专利]一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法-CN202211099890.7在审
发明人：李敬泉;胡春美 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法，属于物流运力交易技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：构建多元线性回归模型；步骤二：对步骤一构建的多元线性回归模型中的回归参数进行估计；步骤三：通过决定系数对多元线性回归模型的拟合优度进行判断；步骤四：检验多元线性回归模型中各回归系数的统计意义，根据检验结果拟合最优多元线性回归方程；步骤五：根据步骤四中拟合的最优多元线性回归方程预测多元线性回归方程中因变量的置信区间；步骤六：基于步骤五中的多元线性回归方程和因变量置信区间对网络货运平台运价进行监控，本发明应用多元线性回归对运价区间做合理预测，进而实现对用户定价进行监控。
一种基于多元线性回归网络货运平台运价监控方法

[发明专利]一种基于多元非线性拟合和BP神经网络的磨削粗糙度预测方法-CN202110330870.5在审
发明人：刘俨后;李阳;王一;张昆;田业冰 -专利权人：山东理工大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于多元非线性拟合和BP神经网络的磨削粗糙度预测方法，包括如下步骤：1）记录砂轮转速、进给速度和磨削深度的磨削参数值，并采集对应磨削参数下的磨削粗糙度值；2）建立磨削粗糙度与磨削参数的多元非线性拟合关系函数模型；3）将磨削粗糙度与磨削参数的多元非线性函数模型转化为多元线性函数模型；4）对磨削粗糙度数据和磨削参数数据进行预处理；5）基于多元线性函数模型结构建立BP神经网络，通过梯度下降法迭代获得多元线性函数模型参数；6）将多元线性函数模型逆转化为多元非线性函数模型，对磨削粗糙度值进行预测。利用BP神经网络训练获得多元非线性拟合函数参数，依据多元非线性函数预测磨削粗糙度，正确率较高，可信度较好。
一种基于多元非线性拟合 bp 神经网络磨削粗糙预测方法

[发明专利]一种基于KNN和多元线性回归的锂电池寿命预测方法-CN202210570563.9在审
发明人：范波;吴晓丹;孙力帆;张倩茜;许惠 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：一种基于KNN和多元线性回归的锂电池寿命预测方法，步骤1、对历史电池容量和历史SOH值进行预处理，确定KNN的初始聚类数和中心值，通过kNN输出聚类后的数据；步骤2、构建多元线性回归预测模型：利用回归系数构建出相应的多元线性回归模型，将聚类后的数据传入构建的多元线性回归模型，得到训练后的多元线性回归模型；步骤3、对训练后的多元线性回归模型传入待预测的电池容量，得到该锂电池寿命预测结果。通过KNN算法和多元线性回归算法巧妙的结合，充分发挥KNN算法和多元线性回归算法的优势，对锂电池寿命进行预测，从而进一步提高预测精度和准确度。
一种基于 knn 多元线性回归锂电池寿命预测方法

[发明专利]一种线缆参数预测方法及系统-CN202310165937.3在审
发明人：吴可;毛志鹏;王鹏;鞠文静;肖保明;钱佳斌;相海明;陈扬阳;姜宁浩;沈雪梅;颜伟;赵阳 -专利权人：国网电力科学研究院有限公司;国网电科院检测认证技术有限公司;南京师范大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种线缆参数预测方法及系统，获取待预测线缆的坐标；输入到预先构建的多元线性回归模型，得到待预测线缆的电性参数；所述多元线性回归网络的构建，包括：构建初始多元线性回归模型；提取待预测线缆不同位置的电性参数以及对应位置的坐标；根据提取的电性参数与对应位置的坐标构建样本集，利用样本集，对初始多元线性回归模型进行系数计算确定多元线性回归模型系数，根据多元线性回归模型系数得到最终的多元线性回归模型。
一种线缆参数预测方法系统

[发明专利]基于多元线性回归联想记忆人脸识别的方法-CN201710177024.8有效
发明人：韩琦;刘晋;谯自强;吴政阳;刘洋;翁腾飞;黄军建 -专利权人：重庆科技学院;重庆第二师范学院
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆人脸识别的方法，包括以下步骤：S1：采集人脸图片，人脸图片转化为二值图片，并得到联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S2：搭建多元线性回归人脸识别模型，并对所述多元线性回归人脸识别模型进行简化，得到带未知回归参数的多元线性回归简化人脸识别模型；S3：计算多元线性回归简化人脸识别模型的未知回归参数，最终确定多元线性回归人脸识别模型；S4：对人脸图片进行识别。有益效果：将联想记忆和多元线性回归模型相结合，将人脸图片转化成参数，安全系数高，可靠性好，识别效果好，对人脸图片保护效果好，隐秘性高。
基于多元线性回归联想记忆识别方法

[发明专利]一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型的方法-CN202211293732.5在审
发明人：苏凤明;刘斐;索晨;张迎峰;吴仲维;黎永晟;方辉敏 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型的方法，步骤包括：采集经济指标增长数据；进行相关性分析，判断变量整体是否符合线性相关关系，如果符合线性相关关系，则选取全部变量构建初始多元线性回归模型；对初始多元线性回归模型进行参数检验，并判断是否符合经济学意义；如果初始多元线性回归模型未通过参数检验或不符合经济学意义，则使用逐步回归法对选取的变量进行筛选，选取筛选后的变量构建过程多元线性回归模型；对过程多元线性回归模型进行评估，构建结果多元线性回归模型，从而得到经济增长级联分析模型。
一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型方法

[发明专利]旱情损失量的快速评估方法、系统、介质及设备-CN202310463940.3在审
发明人：雷添杰;刘布春;李翔宇;朱宣谕;王麒粤;李昊阳;刘显龙 -专利权人：中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：该方案包括提取干旱强度指数，进行干旱程度划分；根据所述干旱程度划分进行持续时间划分；采用多元线性回归模型完成受旱人口、受旱耕地面积的线性回归三维评估，形成多元线性规划模型；根据多元非线性回归进行因变量修正，形成多元非线性规划模型；构建样本矩阵，并进行分类运算；将改进前后的多元线性回归与多元非线性回归模型评估数据与实际数据进行对比，并展示干旱评估精度的差别。
旱情损失快速评估方法系统介质设备

[发明专利]基于多元线性回归的颗粒物浓度预测方法-CN202310906454.4在审
发明人：李昊勃;白雪莲 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于多元线性回归的颗粒物浓度预测方法，包括：将相关参数的浓度测量值输入浓度预测模型中，输出目标颗粒物的浓度预测值；构建浓度预测模型时：构建以目标颗粒物的浓度为因变量、以相关参数的浓度为自变量的多元线性回归模型；判断多元线性回归模型是否满足预设的回归适用条件；通过逐步回归法对多元线性回归模型中的自变量进行变量筛选；计算多元线性回归模型中各个自变量的回归系数得到最终的浓度预测模型。本发明通过多元线性回归模型实现颗粒物的浓度预测，并且能够在多元线性回归模型中剔除与目标颗粒物的线性相关性不好的自变量，从而提高颗粒物浓度预测的实用性和准确性，为数据中心的污染物监测提供了一种全新的思路。
基于多元线性回归颗粒浓度预测方法

[发明专利]基于多元线性回归模型的新能源发电行业补贴预测方法-CN202310059540.6在审
发明人：刘劲松;吴静;沙宇恒;刘思革;张崇见;徐家慧;余秋霞;樊昊;刘建南;曹宇;谭琛;徐昊 -专利权人：国家电网有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多元线性回归模型的新能源发电行业补贴预测方法，包括以下步骤：获取实时的电力交易中补贴拨付的影响因素；将实时的电力交易中补贴拨付的影响因素输入至训练好的多元线性回归预测模型，计算得到预测的应拨付金额；所述多元线性回归预测模型的训练方法包括：建立自变量和应变量关于待定系数的多元线性回归预测方程；将多组电力交易中补贴拨付的影响因素和应拨付金额的实际数据代入到多元线性回归预测方程中建立联立方程组；将联立方程组转化为待定系数的方程组，并进行求解计算得出待定系数的具体值；代入到多元线性回归预测方程。本发明提供的一种基于多元线性回归模型的新能源发电行业补贴预测方法，能够对新能源发电行业补贴进行有效预测。
基于多元线性回归模型新能源发电行业补贴预测方法

[发明专利]一种基于多元线性回归的云迁移成本预估方法和系统-CN202310897580.8在审
发明人：王睿宇;刘彦;贾钧;赵雨晴;胡四泉;郭家义;石志国;林峰璞 -专利权人：北京市大数据中心
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归的云迁移成本预估方法和系统，属于系统迁移技术领域，方法包括：确定云迁移成本的影响因素；从待迁移数据中挑选出多个预迁移数据进行预迁移，并统计各个预迁移数据的云迁移成本以及各个影响因素下的量化值；构建多元线性回归模型；根据各个预迁移数据的云迁移成本以及各个影响因素下的量化值，对多元线性回归模型进行求解；当多元线性回归模型存在多组解时，确定出最优解；对多元线性回归模型进行拟合度检验；通过多元线性回归模型预估待迁移数据的云迁移成本可以通过多元线性回归模型可以对云迁移成本进行预估，无需人工参与，减少云迁移成本预估过程的主观性，提升云迁移成本预估的一致性与准确性。
一种基于多元线性回归迁移成本预估方法系统

[发明专利]一种通道客流密度估计方法-CN201310126038.9有效
发明人：张良;邓涛 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2013-04-12 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G07C9/00 文献下载
摘要：该方法是首先建立用于估算的多元线性模型，并在该类场景中获取多元线性模型的训练样本集，然后再通过多元线性回归分析求取模型参数，从而得到完整的多元线性回归方程；之后只需要从监控视频图像中提取相应的特征代入所建成的多元线性回归方程中便可以实时地进行人流密度估计本发明提供的通道客流密度估计方法是以前景像素、人脸区域像素以及前景外/内边缘像素与人流密度的多元线性关系为根据进行人流密度估计，不仅适用于低密度人群，同时提高了高密度人群情况下的估计精度。
一种通道客流密度估计方法

[发明专利]一种基于双摄像头的公共场所人数估算方法-CN201310125865.6有效
发明人：张良;邓涛 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2013-04-12 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06M15/00 文献下载
摘要：该方法是首先建立用于估算的多元线性模型，并在该类场景中获取多元线性模型的训练样本集，然后再通过多元线性回归分析求取模型参数，从而得到完整的多元线性回归方程；之后只需要从监控视频图像中提取相应的特征代入所建成的多元线性回归方程中便可以实时地进行人流密度估计本发明提供的公共场所人数估计方法是以前景像素、人脸区域像素以及前景外/内边缘像素与人流密度的多元线性关系为根据进行人数估计，不仅适用于低密度人群，同时提高了高密度人群情况下的估计精度。
一种基于摄像头公共场所人数估算方法

[发明专利]基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法-CN201710175033.3有效
发明人：韩琦;翁腾飞;刘晋;刘洋;吴政阳;谯自强;黄军建 -专利权人：重庆科技学院;重庆第二师范学院
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆模型的指纹和人脸耦合识别方法，包括以下步骤：S1：采集指纹图片和人脸图片；S2：分别得到指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S3：构建带回归参数的多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型；S4：计算回归参数，得到多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型；S5：对指纹图片和人脸图片进行识别。有益效果：身份信息实现多重识别，可靠性高，将联想记忆和多元线性回归模型相结合，将图片转化成参数，安全系数高，识别效果好，对身份信息保护效果好，隐秘性高。
基于多元线性回归联想记忆模型身份耦合识别方法

[发明专利]基于多元线性回归的银行网点选址方法及装置-CN202110973000.X在审
发明人：康占春 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归的银行网点选址方法及装置，涉及大数据技术领域，该方法包括：采集多个影响因素的数据信息；对采集的数据信息进行分析，确定各个影响因素对银行网点选址的影响因子；根据各个影响因素的数据信息及对应的影响因子，构建多元线性回归模型；基于多元线性回归模型，确定银行网点的选址信息。本发明根据影响银行网点选址的多个因素，构建多元线性回归模型，进而根据构建的多元线性回归模型，评估备选网点的优劣，为银行网点的科学选址提供理论依据。
基于多元线性回归银行网点选址方法装置

[发明专利]一种基于环境大数据的多元线性回归火灾风险评估方法-CN201911386025.9在审
发明人：梁昆;傅一波;张轩铭;钱伟 -专利权人：杭州拓深科技有限公司
申请日： 2019-12-29 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于环境大数据的多元线性回归火灾风险评估方法，通过划分地貌并基于地貌获取样本数据、划分环境类别，进而构建环境类别的指标权重，建立多元线性回归模型，基于初始样本数据设置分类器，构建环境分类‑多元线性回归网络；输入需要评估的地域至环境分类‑多元线性回归网络，得到火灾风险评估值。本发明建立在大数据和机器学习的基础上，通过地貌特征、环境类别构建大环境下的多元线性回归模型，随后基于地貌建立多层网络，基于多元属性进行评估，可以通过训练而稳定应用于复杂系统中，进而完善火灾风险评估体系。
一种基于环境数据多元线性回归火灾风险评估方法

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