[發明專利]一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法、設備、介質

在審

• 申請號: 202310544438.5
• 申請日: 2023-05-15
• 公開（公告）號: CN116629415A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 張華;周軍;馬亮;譚澤芳;劉涵;殷嘉俊;楊超;郭莉;陳明垟
• 申請（專利權）人: 深圳市規劃國土發展研究中心;同濟大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q10/105;G06F17/18;G06F16/29
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 翁惠瑜

1.一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取建模基礎數據，在街道尺度上對多種崗位類型分別建立多元線性回歸模型，確定各個崗位類型對應的具有顯著影響的變量類型；

基于各個崗位類型對應的具有顯著影響的變量類型以及各個街道的位置信息，構建地理加權回歸的就業崗位預測模型，并基于真實就業崗位數進行校正；

獲取具有顯著影響的變量類型對應的真實值并輸入校正后的就業崗位預測模型中，獲取就業崗位預測值，實現就業崗位的預測。

2.根據權利要求1所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，確定各個崗位類型對應的具有顯著影響的變量類型的過程包括如下步驟：

基于建立好的多元線性回歸模型，基于回歸模型中各個變量類型對應的擬合參數的大小，根據預設的規則確定具有顯著影響的變量類型。

3.根據權利要求2所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，所述的預設的規則為：擬合參數大于預設值。

4.根據權利要求1所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，所述的地理加權回歸的就業崗位預測模型為：

其中，yi表示預測的就業崗位，β_bwj表示基于各個街道的位置信息獲取的第j個解釋變量的第i個采樣點的回歸參數，x_i為具有顯著影響的變量，ε_i為隨機效應項，(u_i,v_i)表示第i個采樣點的坐標。

5.根據權利要求4所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，所述的回歸參數采用下式獲取：

其中，表示第i個采樣點的回歸參數，X表示解釋變量觀測值矩陣，Y表示預測變量的觀測值向量，(u_i,v_i)表示第i個采樣點的坐標，W(u_i,v_i)為權重矩陣且滿足：

W(u_i,v_i)＝diag(w₁(u_i,v_i),w₂(u_i,v_i),…,w_n(u_i,v_i))

其中，d_ij表示空間位置j到回歸點i的歐氏距離，b是從回歸點i到其第M個最近居的距離，M是最近鄰居的最優值，所述的最近鄰居的最優值通過使校正的赤池信息準則值達到最小確定。

6.根據權利要求1所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，所述的基于真實就業崗位數進行校正包括如下步驟：

基于真實就業崗位數，使用back-fitting算法對就業崗位預測模型的回歸參數進行校正。

7.根據權利要求1所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，所述的就業崗位預測方法還包括如下步驟：

輸出包括所述就業崗位預測值、崗位預測精度和變量類型影響程度的可視化信號。

8.根據權利要求1所述的一種基于地理加權回歸的就業崗位預測方法，其特征在于，所述的具有顯著影響的變量類型包括人口、用地建筑面積和可達性，所述的崗位類型包括商服類崗位、辦公類崗位、運輸類崗位、工業類崗位、教育類崗位、醫療類崗位和其他類崗位。