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龙图腾网获悉中铁高新工业股份有限公司;中铁工程服务有限公司申请的专利基于多元线性回归算法的机制砂细度模数预测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116307137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310186895.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多元线性回归算法的机制砂细度模数预测方法与系统是由高龙泉;侯著钊;陈文菊;李才洪;任阳;黄方;庄元顺;高旭东;梅元元;李恒;章龙管;陈可;周磊;姜世霖设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元线性回归算法的机制砂细度模数预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多元线性回归算法的机制砂细度模数预测方法与系统，该方法包括：获取机制砂生产系统的多个运行参数；利用多个运行参数对机制砂的细度模数的影响因素进行分析得到影响因素分析结果；根据影响因素分析结果得到影响细度模数的机制砂生产系统的实时运行参数；将实时运行参数输入至构造好的多元线性回归模型，以基于参数线性关系进行细度模数预测得到细度模数预测结果。本发明可以精确的预测机制砂细度模数，以指导工业生产。

本发明授权基于多元线性回归算法的机制砂细度模数预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多元线性回归算法的机制砂细度模数预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取机制砂生产系统的多个运行参数； 利用所述多个运行参数对机制砂的细度模数的影响因素进行分析得到影响因素分析结果； 根据所述影响因素分析结果得到影响所述细度模数的机制砂生产系统的实时运行参数； 获取所述实时运行参数的样本数据； 根据所述样本数据的线性关系构造所述多元线性回归模型； 将所述实时运行参数输入至构造好的多元线性回归模型，以基于参数线性关系进行细度模数预测得到细度模数预测结果； 所述构建多元线性回归模型，包括： 构建线性回归模型： 其中，； 样本有n组测试数据，则上述线性回归模型为： ； 多元线性回归方程的平差模型Q为： ； 分别对求偏导数，以得到多元正规方程组： ； 求解所述多元正规方程组以得到回归参数的估计值矩阵： ； 通过回归平方占总平方和的比值对所述多元线性回归模型的相关系数进行检验： 其中k为自变量个数，n为样本总个数，SSR是由自变量引起的偏差，即回归平方和，SST表示因变量观测值和均值的差异的偏差平方和，SSE是实验误差引起的残差平方和； 若表示真实的观测值，表示真实观测值的平均值，用表示拟合值，则SSR、SSE、SST公式分别为 ； 基于F检验来检验线性模型中自变量和因变量之间的关系； 通过t检验决定保留在模型中的自变量； 根据关系检验结果确定多元线性回归模型的模型函数，并求解以优化模型参数得到所述构造好的多元线性回归模型。

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