(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211099890.7 (22)申请日 2022.09.07 (71)申请人 南京大学 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 李敬泉　胡春美　 (74)专利代理 机构 南京明杰知识产权代理事务 所(普通合伙) 32464 专利代理师 鄢雪梅 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种基于多元线性回归对网络货运平台运 价的监控方法 (57)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。 权利要求书4页 说明书14页 附图2页 CN 115456527 A 2022.12.09 CN 115456527 A 1.一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法， 其特征在于： 所述方法包 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。 2.根据权利要求1所述的一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法， 其 特征在于： 所述 步骤一中构建多元线性回归 模型的具体方法为： 1).构建多元线性回归 模型， 具体的多元线性回归 模型Y为： Y＝β0+β1X1+β2X2+…+βiXi+ εi； 其中， X1， X2，…， Xi表示自变量， Y表示因变量， i＝1， 2， …， n， 表示自变量个数， β0表示常 数项， βi表示第i个自变量的回归系数， εi表示随机变量； 2).根据X1， X2，…， Xi， Y的n组观测数据， 通过计算得到回归系数βi的估计值 具体的计 算步骤为： a.根据多元线性回归 模型Y求解残差平方和， 具体的残差平方和∑ei2公式为： 其中， Xik表示第i个自变量的第k个观测值, 表示回归系数估计值 的第k个估计值， k 表示解释变量的数目， i≥k， Yi表示第i个因变量的观测值， 表示第i个因变量的预测值； b.基于残差平方和∑ei2对回归系数求偏导并令偏导 为0得到正 规方程如下： 即 则， 正规方程使用矩阵形式表示 为： X′e＝0； 其中， X′表示X的转置， X ′＝[1， Xi1， Xi2，…， Xik]， (k+1)×1表示矩阵e为k+权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115456527 A 21行1列； 3).根据2)中求得的残差平方和∑ei2和1)中构建的多元线性回归模型得到样本回归模 型为： 在多元线性回归 模型Y两边左乘X ′可得： 其中， X′表示自变量X的转置， 由正规方程X ′e＝0， 可知： 则 3.根据权利要求2所述的一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法， 其 特征在于： 对 估计值 进行统计 检验的具体步骤为： Step1:对自变量X和因变量Y具有显著性 提出假设： 设原假设为： H0:βj＝0； 对立假设为： H1:βj≠0； 其中， H0:βj＝0表示回归系数βj不具有显著性， H0:βj≠0表示回归系数βj具有显著性， βj 表示回归系数βi的第j‑1个回归系数或常数项β0， j＝0， 1， …， k； Step2:构造检验统计量t， 具体公式为： 其中， 表示 的样本标准差， t(n ‑k‑1)表示t统计表中n ‑k‑1位置的数值， n表示观 测值个数， k表示解释自变量个数， 1表 示常数项， 查t统计表可知临界值为tα /2(n‑k‑1)， 则拒 绝域为： |t|＞tα /2(n‑k‑1)， α 表示给定的显著水平； Step3:当估计值具有显著性时， 多元线性回归 模型的矩阵形式为： Y＝Xβ + ε； 其中， Step4:当估计值不具有显著性时， 分析估计值不具有显著性的具体原因， 根据分析结 果执行步骤四， 获取估计值具有显著性的多元线性回归 模型。 4.根据权利要求3所述的一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法， 其 特征在于： 所述步骤二中对步骤一构建的多 元线性回归模型中的参数进 行估计的具体方法 为： 利用最小二乘法对多元线性 回归模型中的回归参数进行估计， 结合多元线性 回归模型 Y可知， 响应 变量的观测值与估计值的差值平方和S(b)的具体公式为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115456527 A 3