[发明专利]一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法

权利要求书

1.一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，其特征在于：包括以下具体步骤：

S1.收集周边城市相同规模建筑招标的市场平均价格以及相关影响因素；

S2.将收集到的市场平均价格数据和相关影响因素数据制成数据统计表，并确定影响市场平均价格数据的主要因素；

S3.建立回归分析模型，采用信息增益计算法计算每个影响因素的信息增益，并根据S2中确定的主要影响因素作为测试因素；

S4.对S3中建立的回归分析模型进行求解；

S5.根据S3中建立的回归分析模型带入相关数据进行实际应用，对影响筑招标数据的各个变量进行分析预测，并以各个变量分析预测的结果为数据基础，对建筑招标数据的总价格变量进行综合分析预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，其特征在于：所述信息增益计算法基于熵的概念，表示对事件的属性的不确定性的度量，系统的不确定性越高，熵就越大；

进一步的，假设集合中的变量X＝{x₁,x₂…x_n}，它对应在集合的概率分别是P＝{p₁,p₂…p_n}，那么这个集合的熵表示为：

其中p_i是任意样本，属于P的概率,一般用S_I/S。

3.根据权利要求2所述的一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，其特征在于：设属性x₁有z个不同的值{a₁,a₂,…a_z,}.可以用属性x₁将S划分为z个自给{S1,S2,…S_z},其中S_j包含S中这样-些样本,他们在x₁上具有值a_j，

设S_ij是子集S_j中类C_i的样本数,根据x₁划分子集的熵由下式给出

上式中充当第j个子集的权,并且等于子集(即x₁值为a_j)中的样本个数除以S中的样本总数；

根据上面给出的期望信息计算公式，对于给定的子集S_j，其期望信息由下式计算

其中是S_j中样本属于类P_i的概率。

4.根据权利要求1所述的一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，其特征在于：所述S4中在进行模型求解时，需做出实际均衡价格和计算值均衡价格对比。

5.根据权利要求1所述的一种基于回归分析模型的建筑招投标数据生成方法，其特征在于：所述S5中在进行回归分析模型实际应用时，需通过求出的拟合曲线对多个影响因素的未来走势进行定量分析。