因子分析在京杭大运河水质评价中的应用

用主成分分析的方法找出影响京杭大运河淮安段水质的主因子,求出因子得分函数,计算各样本的因子得分及水质综合评分,据此对京杭大运河淮安段各监测断面的水质进行评价.     

数学模型在废黄河水质评价及预测中的应用

用多元统计分析中聚类分析的基本原理,对废黄河2004~2006年的水质进行评价,并用牛顿插值法进行水质预测,为环保工作提供有效参考.     

用主成分分析法作多指标综合评价应该注意的问题

主成分分析法是一种很好的多指标综合评价方法,但须注意其适用性,也要对评价结果恰当地使用.如果样本太少,或者各变量之间的相关性很小,则不适合使用;涉及到动态的价值型的指标评价问题必须作不变价在处理;如果仅仅是进行排序评价则只用一个主成分得分进行评价即可;若还要进行其他方面的分析,则在选取主成分个数时,只能选取特征根大于1所对应主成分;计算各样本的主成分得分一定要采取变权的方式进行;在对各主成分进行命名和特征概括时要首先考察各变量在不同主成分载荷的绝对值大小,在此基础上选择同一主成分上载荷较大的变量主成分命名和特征概括;如果要做倍比分析,则要把各样本的主成分得分映射到适当的正数区间,该区间的选择需要一定的经验,或者参照其他指标的倍比关系确定.     

2013年春夏季莱州湾海水环境要素的多元统计分析

根据2013年5月(春季)和8月(夏季)莱州湾海水环境要素的调查资料,通过主成分分析提取了3个主成分,累计表达原数据矩阵78.57%的信息,然后分别利用监测要素和主成分综合得分的层次聚类分析筛选出监控指标,并确定了水质污染状况及主要污染区域.结果表明,2013年莱州湾水质春季和夏季较差,导致水质状况恶化的主要要素是溶解无机氮,水质污染程度在时间和空间上存在较大差异,总体上春季海水污染程度高于夏季,莱州湾西侧和南侧处于严重污染或中度污染水平,因此常规监测中应重点关注化学需氧量、无机氮、叶绿素a和石油类这4个指标.     

基于PCA-GA-SVM的火成岩分类方法研究

在地质科学中,正确的岩石分类有助于研究岩石的成因、形成条件、演化过程和工程设计等.由于地质条件的多样性、变异性及复杂性,人们很难对岩石样本进行准确的分类.通过主成分分析法(PCA)从影响火成岩分类的众多氧化物评价指标中提取出主成分,用遗传算法(GA)优化支持向量机参数,并采用支持向量机方法(SVM)对实际火成岩公开数据进行训练,建立了火成岩岩石分类的PCA-GA-SVM模型,同时结合火成岩实际数据将预测结果和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较.结果表明:基于PCA-GA-SVM模型得到的火成岩分类预测结果精度较LM-BP神经网络有很大的提高,与实际分类相符,有广泛的应用前景.     

基于非线性变换的PCP-C模型及其在地下水动态分类中的应用

为了克服目前地下水动态分类方法中存在的不能揭示分类指标空间到类型空间的非线性映射关系、方法复杂、计算量大等缺陷,可采用基于非线性变换的主成分投影(PCP)-聚类(C)模型,对地下水动态进行分类.方法首先对分类指标数据进行对数中心化变换,然后应用主成分投影法将变换后的多维指标向量映射到最优一维向量空间,并根据各样本指标在一维向量空间的投影值进行聚类分析,由此得到地下水动态分类结果.地下水动态分类结果表明,建议方法概念清晰,结构简单,计算简便,分类结果可信,是一种有效的地下水动态分类方法.     

基于主成分分析的成分数据缺失值插补法

本文针对成分数据的特殊几何结构,提出了两种新方法对成分数据缺失值进行插补.一种是用单形空间的均值进行插补,主要是用Aitchison足巨离找到含缺失值样本的k个近邻样本,再结合单形空间中的加法运算与数乘运算,用单形空间上的均值对成分数据的缺失值进行插补;另一种是用主成分回归方法进行插补,先将用第一种方法进行初始插补的成分数据经过等距对数比变换变成普通数据,再用主成分回归进行第二次插补.实例分析和实验模拟结果表明:与k近邻插补法、迭代的最小二乘插补法相比较,本文提出的主成分插补法更优.     

区间数型水环境质量综合评价云物元模型及其应用

用区间数表示的水环境质量标准值及监测样本的区间值不仅具有模糊性,同时具有随机性.针对区间数型水环境质量综合评价同时存在模糊性与随机性的问题,建立了一种基于云模型和物元模型的水环境质量综合评价模型.模型首先根据正态云模型的数字特征将水环境质量标准及待评价水质样本的区间值转化为云模型;然后,定义了云模型相似关联度公式,通过计算待评价水质样本与水环境质量标准的综合相似关联度,按照最大关联度原则确定水环境质量级别;最后通过实例说明了模型的应用,并与用其它方法得到的结果进行了对比,验证了模型的有效性.     

对各地绿化环境的统计评价和思考

本文利用多元分析的方法对全国 30个省、市及直辖市的城市绿化情况进行评价 .借助SAS软件 ,用主成分进行分类 ,并对结果进行相关分析 .     

基于MCMC主成分回归分析方法的经济增长因素研究

将MCMC算法融合到主成分回归分析模型中,提出MCMC主成分回归分析方法.新方法既具有有效避免解释变量之间的多重共线性问题以及简化回归方程结构的主成分回归分析方法的优势,又能够充分利用MCMC算法的融合先验信息、模型信息及样本似然函数的长处.将方法应用于对嘉兴市1997年至201.0年的经济发展指标的数据建模分析,结果表明,方法能有效克服现有分析方法的不足,建立预测精度更高的模型.     

河流水质综合评价之主成分分析方法

文章提出水质综合评价的主成分分析方法 ,并以该方法对湟水流域内典型断面的水质污染程度进行定量化评价 ,实证分析的结果表明 :主成分分析方法是一种切实可行的水质综合评价方法 ,对其它环境质量评价问题亦有一定参考价值     

我国城镇居民生活质量的评估研究

本文构建能全面客观反映城镇居民生活质量的指标体系,通过主成分分析的方法以第一主成分对各地区城镇居民生活质量进行综合评估,通过因子分析用各个公共因子反映地区特征,以了解各个方面的优势与差距,并由此对提高居民生活质量提出若干对策和建议。     

核桃品质的综合评价

用主成分分析法分析了不同产地的11种核桃的蛋白质、不溶性膳食纤维、脂肪、水分、灰分、多种微量金属元素、单宁等12项品质指标,欲就核桃品质对其进行排序.结果表明,最终运用SPSS得到的2个主成分的累计贡献率达到86.057%,从而极大地简化了果实品质的评价因素,为制订评价核桃品质体系提供了理论依据.     

基于主成分分析的水质评价方法

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性.应用主成分分析法对长春市地面水环境进行评价,且与其它评价方法相比较,结果显示主成分分析法更客观且指导性较强,是一种行之有效的水质评价方法.通过主成分分析进行水质评价,可为水资源规划、利用、开发和环境系统优化提供更为客观的参考依据.     

葡萄酒的评价

针对目前评酒员对葡萄酒评价存在较大的主观性和不稳定性的问题,该文先通过主成分分析法对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行降维,得到几组能分别代表一类理化指标的主成分.然后,分别讨论是否引入芳香物质指标两种情况,将各主成分与葡萄酒质量进行了两次多元线性拟合.结果发现,引入芳香物质能显著优化对白葡萄酒的拟合效果,但对红葡萄酒的优化不明显.故红葡萄酒的质量可用理化指标来评价;而白葡萄酒的质量则需用理化指标和芳香物质来评价.     

房产需求量中的若干数学模型和研究

本文是继2006年研究项目“上海市基础房价走势”后的又一后续课题．其宗旨是研究、预测2007年上海市住宅需求量．基于易居（中国）房地产研究院所提供的数据，本文在数据相关性分析基础上，建立了二个预测模型，每个模型分别用2种方法得出结果，以便验证并消除系统误差．模型一：回归模型．分别利用主成分分析基础上的回归以及逐步回归法．模型二：核密度函数模型．通过核估计以及核回归，进行预测．本文模型具有一定的可操作性，使用简便．所得结果得到有关专家的论证和确认．     

基于主成分回归的杭州市PM2.5含量的综合分析

为探究杭州市PM2.5含量与其他指标之间的关系,搜集杭州市2019年的AQI指数和AQI 6项指标进行分析.首先通过相关分析揭示PM2.5与其余5项指标的相关性,发现各指标与PM2.5均呈线性关系,又因为其余5项指标之间存在显著的线性相关性,故自变量之间存在多重共线性.为了消除多重共线性的影响,对这5项指标提取主成分,再基于主成分分析做回归分析.最后对模型进行统计诊断,按照一定标准筛选出原始数据中的强影响点,删除强影响点后得到最终模型.     

因子分析法在高校教师教学质量评价中的应用

教师教学质量的评价对提高教学质量具有十分重要的意义.运用因子分析法对东北农业大学工程学院的15名青年教师的教学质量进行评价,给出了15位教师在每一个公共因子上的得分和综合得分,并根据综合得分进行排名.评价结果不仅对教师了解自己的实际教学水平,促进教师教学水平的提高是非常必要的,而且还可为教学管理部门制定教学改革措施,加强教学管理提供参考依据.     

安徽省各地市企业科技开发情况分析

本文应用主成份分析法和聚类方法，对安徽省各地市企业科技开发状况进行了分析。通过定量分析表明，安徽省各地区科技开发水平差距较大，其现状应引起有关部门的重视。