基于主成分分析法对海南省财政收入问题的研究

利用主成分分析法,研究了2000至2008年海南省第三产业产值、税收收入、农业总产值、总人口、固定资产投资及工业总产值诸多因素对海南省财政收入的影响,借助EViews6．0及spss17．0软件计算,建立了相应的数学模型,得出对海南省财政收入的主要影响因素是第三产业产值,次要因素是税收收入,并对2009年海南省的财政收...     

基于主成分分析法的中国经济发展水平研究

应用主成分分析法对中国经济发展水平进行了研究,经济指标选取了10项;前4主成分的累计贡献率达90.308%,分别进行了第一、二、三、四综合排序,综合排序的结果为上海、北京、天津分列前三位,贵州为最后一位.     

基于主成分分析法的五排水库水质评价

为探究五排水库的水质状况,于2018年11月对库区19个点位采集的水样进行测定,采用主成分分析法对库区水体的污染程度进行定量化评价.分析结果显示库区水体总体水质均超过Ⅳ类水标准,Ⅳ类水和Ⅴ类水占比分别为89％和11％.影响库区水质的主要物质为氮磷和有机物,污染物主要来源于库区上游的排水、库区周边村落的生产生活污水及底泥...     

基于主成分分析法的学生综合成绩分析

本文利用主成分分析法建立了数学模型,运用SPSS软件得出各主成分的贡献率,并结合学生成绩进行了分析,其结果为教学研究和管理提供了科学的依据。     

基于主成分分析法的房地产投资环境分析

房地产投资环境的影响因素众多,而且关系错综复杂.在对影响房地产投资因素进行定性的基础上,运用主成分分析法,分析各投资环境的差异,为房地产决策提供重要的理论依据.     

基于主成分分析法的电潜泵故障诊断

电潜泵（Electric Submersible Pump,ESP）举升技术在非自喷高产井和高含水井中应用广泛,ESP在生产过程易发生故障,进而导致作业中断,造成严重经济损失。如何有效利用传感器、数据采集系统,SCADA系统实时采集的ESP系统生产数据,对ESP的工作状态进行提前预估至关重要。采用主成分分析法（PCA）对泵实时生产数据进行研究分析,根据电潜泵生产数据之间线性组合进行特征提取,降低生产数据的维度,创造新的主元空间,用很少的主元重新评估ESP生产系统,得出ESP井故障原因并预估ESP剩余使用寿命。主成分分析采用霍特林平方统计算法和平方误差分析算法建立诊断模型,该模型可以预估ESP剩余作业时间并确定泵出现故障的主因。以渤海油田为例,对ESP井实时数据进行主成分建模,预测泵故障的主因及故障时间,对比ESP实际生产作业时间,验证PCA进行故障诊断的可行性。证明PCA作为模式识别的一种方法可以有效监测ESP健康状况,预测ESP故障的主因。     

基于动态主成分分析法的国家高新区评价研究

20多年来,我国分批建立了114家国家高新区,总体规模和发展质量取得明显进展,但由于批建时间、政策扶持等方面的差异,国家高新区的发展水平不尽相同,不同年份的表现存在差别。鉴于2007年之前批建的54个国家高新区的数据连续性和外部相似性,采取时序立体数据表主成分分析的原理,定量分析与定性分析相结合,动态构建评价的指标和方法,基于2008年为始点对54家高新区进行了连续五年的实证分析,并形成相关建议。     

基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究

大气污染物是造成城市居民呼吸系统疾病高发的重要原因,研究城市大气主要污染物关系有助于有关部门采取针对性的治理措施.调查16个城市大气污染现状,借助SPSS软件,采用主成分分析法,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6个大气主要污染物数据进行分析计算.提取占总方差84.364%的2个因子来反映空气的污染程度,分别为:1)PM2.5、PM10、CO和SO2;2)O3.主成分分析法可以准确探讨出空气各污染物的内在关系,该结果有助于为环保部门的治理工作提供参考.     

基于主成分和BP神经网络方法的湖南省汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98．93万辆、122．18万辆、137．03万辆,与汽车保有量实际值94．64万辆、121．72万辆、142．67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

运用主成分分析法预测人才需求

经济发展和经济结构调整影响着人才的需求和结构变化，人才资源与经济增长密切相关。运用主成分分析法对天津市人才需求情况进行分析，指出人才对经济发展的重大作用，改变人才培养模式，提高人才培养数量和质量的重要性。     

基于投影寻踪主成分分析法的综合国力评价模型研究

综合国力是一个国家基本实力的体现,综合国力评价方法研究是一重要课题,当前评价综合国力的方法不多,一般使用方法比较简单,且易受主观因素影响.综合国力评价涉及的评价指标较多,利用投影寻踪主成分分析综合评价法是一个科学合理的方法.本文给出投影寻踪主成分分析综合评价模型,并应用到综合国力的评价中.     

游艇形态意象认知与感性设计研究

从游艇的形态美学入手研究人的感性认知与游艇的形态要素,通过意象尺度和感性工学的方法分析它们之间的关系,试图建立语意空间和感性设计概念模型,为游艇的造型设计提供参考依据,更好地服务于以消费者为市场导向的产品设计.     

基于西部地区财政能力评价的主成分分析法

西部地区财政能力是指西部各地区提供公共产品或公共服务的能力,由于涉及面广,是一组多维变量,对其进行科学评价较为困难.本文运用主成分分析法,构建了客观的评价权数,以少数的综合变量取代原有的多维变量,实现了对西部地区财政能力的综合评价,为西部地区财政发展战略模式的设计及西部地区财政能力的提高提供了很好的理论依据.     

基于主成分分析法对影响能源消费因素的研究

能源是推动社会经济发展所必需的物质动力,但能源的过度消耗,会导致资源和环境无法承受,必须保持在一个相对合理的水平上。同时,能源消费与很多因素密切相关,但是无法一一列举,因此该文利用降维的思想,采用主成分分析法把多个影响参数转化为几个综合指标,确定了生产总值、能源消费构成、经济水平、产业结构、能源加工转换效率等5个主要影响因素综合指标。为探究他们与能源消耗之间存在的具体关系,该文利用数学建模的方法,建立多元回归模型,分析得出各因素与能源消耗的内在数学联系。     

基于主成分分析法建立事故预测模型

根据事故统计数据建立事故预测模型,对分析现有交通环境下事故影响因素并采取相应的措施进行防治具有重要的意义。本文采集多条公路四路信号交叉口事故数据,运用主成分分析法进行事故影响因素相关分析,建立事故预测模型,经检验预测模型具有较高的精度。     

基于主成分分析法的企业项目决策分析

企业项目因投资大和工期长等特点,使得自身存在着许多不确定因素,这就决定了它的多风险性。如何从众多风险中识别各种不同风险的重要程度和影响力,对项目的顺利实施至关重要。利用主成分分析法对某通讯企业2013年10月20日至2014年1月31日期间的6个项目进行分析与评价,最终得到各项目活动的质量和排名情况,为企业决策提供了科学的依据,对量化管理奠定了基础。     

基于主成分分析法的沥青路面使用性能评价

针对现有沥青路面使用性能综合评价中存在主观影响因素过多、权重确定复杂的问题,采用主成分分析法对河南省4条高速公路沥青路面使用性能的实测数据进行了评价,并与<公路养护技术规范>方法和灰色理论方法的评价结果进行了比较.结果表明:主成分分析法采用适当的主成分综合分析原始指标的信息,以各主成分的方差贡献率为权重,可以客观地确定各评价指标的权重,反映各指标对总体评价结果的影响;经线性加权求和得到的综合评价指标能够克服主观因素的影响,使沥青路面使用性能评价结果更加客观、可靠.     

基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法

提出一种基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法PCA-C lustering.主成分分析利用属性间相关性,提取主成分以实现纵向压缩;匹配聚类通过对匹配程度的量度决定元组的隶属,用较少的簇集代表元组代替所有元组以实现横向压缩,并充分利用较小的允许误差取得更好的压缩比.仿真实验结果表明,在数据属性间线性相关关系明显的情况下,PCA-C lustering在压缩比方面平均优于Fascicles和ItCompress 10%~15%左右;与采用CaRT模型的SPARTAN相比,由于CaRT对于线性相关明显的数值型属性效果不够理想,PCA-C lustering仍然具有较好的压缩比.     

基于主成分分析法的中国城镇居民消费结构研究

以2009年全国31个省、市、自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通与通讯、娱乐教育文化服务、其它商品和服务等8个指标数据为依据,利用R统计软件,采用主成分分析法对当前城镇居民消费结构进行分析,结果显示:娱乐教育文化服务、交通通讯、家庭设备用品、居住、食品是影响消费大小变动的主要因素,而衣着、医疗保健、居住、食品是影响消费结构变动的主要因素;各省市城镇居民消费大小与其经济发达程度密切相关;相邻省市消费结构比较相似;沿海地区与内地消费结构有较大的差别.     

基于主成分分析法的青岛市耕地面积变化及驱动机制研究

基于青岛市1978—2010年耕地面积、人口等统计数据,分析了青岛市耕地面积变化规律及变化趋势。利用主成分和多元回归分析方法,揭示了耕地面积变化的驱动机制;选用相应的指标体系建立了耕地面积变化的驱动力模型。研究表明,GDP、居民储蓄存款、市区总人口、农机总动力以及固定资产投资总额是影响耕地面积变化的主要因素。该研究可为青岛市土地的合理利用以及耕地资源的保护提供决策依据。