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申请/专利权人：济南泉方科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于回归分析的学科预测方法及系统，属于计算机数据分析处理技术领域，其具体包括：设定预测目标并收集数据集，通过自然语言处理进行预处理；基于预测目标数据集，利用特征选择算法识别自变量，并整合成预测数据集；结合支持向量机和随机森林方法构建堆叠回归模型，并通过网格搜索优化参数；在模型初步优化后，采用正则化和交叉验证防止过拟合，进一步优化模型，并评估预测的不确定性；通过与实际数据对比评估模型性能，进行迭代优化；解读回归系数，总结预测结果，提出策略建议，并建立长期监测机制以定期更新预测数据，提高了预测的高效性和准确性。
主权项：1.一种基于回归分析的学科预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：设定科研领域作为预测目标，收集预测目标数据集，使用自然语言处理方法对预测目标数据集进行预处理；步骤S2：基于预测目标数据集，确定因变量数据，使用特征选择算法识别预测目标数据的自变量，并与因变量数据进行整合，形成预测数据集，根据预测数据集的特点和预测目标，使用支持向量结合随机森林方法构建堆叠回归模型，并利用网格搜索方法对堆叠回归模型中的子模型进行初步参数调优，寻找最佳参数组合；步骤S3：根据初步优化后的堆叠回归模型，使用正则化方法防止过拟合，结合交叉验证方法进一步优化堆叠回归模型，并使用优化后的堆叠回归模型对科研发展进行预测，通过计算预测区间，评估预测的不确定性；步骤S4：将堆叠回归模型的预测结果与实时的预测目标数据进行对比，评估优化后的堆叠回归模型性能，并根据反馈进行迭代优化；步骤S5：获取堆叠回归模型的回归系数，总结堆叠回归模型的预测结果，指出预测的驱动因素，并基于堆叠回归模型的预测结果，根据驱动因素分析，提出策略建议，同时，建立长期监测机制，定期更新堆叠回归模型的预测数据。
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百度查询： 济南泉方科技有限公司 一种基于回归分析的学科预测方法及系统
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