一种函数型数据系统聚类分析方法应用

提出了一种函数型数据的距离定义,分析了该距离与欧氏距离的关系,并给出一种函数型数据的系统聚类分析方法和具体算法,以及在低维空间对原始数据进行直观表达的方法.采用实证研究表明,该方法可以直观、有效地实现函数型数据的系统聚类分析.     

主成分分析映射技术在交互模式识别中应用的探讨

根据科学决策和科学管理的理论，了主成分分析映射技术的原理和在交互模式识别中的应用。     

基于主成分分析法的我国农村居民消费结构的综合评价

为研究农村居民的消费结构,根据<中国统计年鉴2010>中的数据,对2009年我国各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出作主成分分析.提取了1个主成分,根据主成分得分对全国31个省(自治区、直辖市)进行排序,上海得分最高,排名第1;东南部沿海省份、东北以及北京、天津排名靠前;以河北、山西、湖北等为代表的华北、华中地区主成分得分为负,略低于全国平均水平;贵州、西藏、甘肃等西部地区排名最后.并对各地区农村居民消费结构进行分析,给出了促进农村居民消费的建议.     

基于PPCA分析的银行业上市公司投资价值评价

在繁杂的投资情况下，对银行业上市公司进行客观的投资价值分析，这是银行业上市公司和投资者都十分关注的问题。本文基于概率主成分法对银行业上市公司投资价值分析．以期得到银行业上市公司正确科学的投资价值评价结果，为投资者提供参考。     

河南食品工业国内竞争力的比较

文章运用主成分分析法对全国29个省、市、自治区的食品工业的竞争力进行综合比较,通过分析食品工业4个大行业的主要经济指标.认为尽管河南食品工业产业总体规模竞争力水平仅次于山东,综合竞争力处于中等水平,但总体效率竞争力水平较低,仅处于全国第20位.     

兴国县耕地面积变化的预测及驱动力分析

根据兴国县1997～2005年的统计资料和2005年全县土地利用变更数据,采用主成分分析法分析全县耕地变化驱动力的主要影响因子,通过建立多元线性回归模型预测耕地面积的变化趋势.结果表明,影响兴国县耕地数量变化的驱动力为人口、经济发展与政策因素、粮食生产力因素;预测表明,2020年兴国县耕地面积达3.15万hm2,呈减少趋势.     

淮安市县域经济竞争力实证分析

通过构建县域经济评价指标体系,采用主成分分析方法,对2008年淮安市9个县区的县域经济发展水平进行分析,并提出了提升淮安县域经济竞争力的对策.     

蓖麻遗传资源产量与品质性状主成分聚类分析及其评价

以国内外引进的75份蓖麻种质资源为材料,在对株高、果穗长、含油率、单株有效穗、单株蒴果数和单株种子产量等6个农艺性状进行相关分析的基础上,进行了主成分聚类分析.结果表明,前3个主成分累计贡献率达83.45%.其中,第1主成分为产量构成因子,贡献率为58.41%;第2主成分为含油率构成因子,贡献率为13.87%;第3主成分为株高构成因子,贡献率为11.17%.主成分系统聚类分析表明,当欧氏距离取值D=2.49时,可把75份蓖麻种质资源分成四大类群,在杂交育种上可根据不同类别的特点加以利用.     

黑龙江地区城市污水污泥中重金属的形态研究

分别对黑龙江地区4个城市污水处理厂污泥中重金属Cu、Zn、Cr、Ni不同化学形态的分布特征进行研究.结果表明,Cu和cr主要以有机物结合的可氧化态和残留态形式存在,Zn主要以酸溶态和可还原态2种不稳定形式存在,Ni广泛分布于上述4种形态之中.污泥中重金属潜在移动性和生物可利用性顺序为:Zn>Ni>Cu>Cr.     

基于农普资料和主成分分析的河北省农村居民生活质量综合评价

基于农普资料和主成分分析方法,对河北省农村居民生活质量进行了综合评价,并以农村居民生活质量为基础对河北省各市进行了归类研究,发现经济发展水平不同的地区,其农村居民生活质量得分水平也具有明显的差异.     

黑龙江省道路交通安全状况评价

为了科学评价黑龙江道路交通安全状况,本文遴选了5个评价指标,即平均每起事故死亡人数、致死率、平均每起事故损失、平均每10亿地区生产总值死亡人数及10万人口死亡率;然后应用主成分分析法重点对黑龙江13个地级区域道路交通安全水平进行了综合排序,结果表明黑龙江地级区域道路交通安全状况存在明显差异,降低死亡率应该作为黑龙江省日后交通安全工作的重要目标。     

高速钢轨尺寸精度控制算法研究

万能生产线的轧制参数是影响高速钢轨产品质量的主要因素。由于受到金属本性、轧制条件、轧制设备等多方面因素的制约,很难建立其精确的数学模型。通过主成分分析法寻找影响钢轨尺寸的主要轧制参数,利用优势区间控制算法优化主要轧制参数的取值范围,建立了钢轨形状尺寸控制模型。实例证明,该算法能较好的反映万能生产线的轧制规律,对提高钢轨尺寸精度具有实际意义。     

蓝马鸡繁殖期的夜栖地选择

[目的]研究蓝马鸡繁殖期的夜栖地特征以及影响夜栖地选择的因素.[方法]在蓝马鸡的繁殖季节,在甘肃省尕海-则岔自然保护区选择32个蓝马鸡夜栖地样方和45个对照样方,调查并测量各个样方中的地形、植被、距离等15个参数.数据进行卡方检验以及差异显著性分析,并采用主成分分析方法分析影响蓝马鸡栖息地选择的主要环境因子.[结果]经卡方检验,坡向和坡位对蓝马鸡夜栖地的选择影响很大;夜栖地样区的乔木胸径、高度和盖度显著高于对照样区,灌木盖度、灌木高度、草本盖度和草本高度显著低于对照样区;主成分分析表明灌木盖度、灌木高度、距小路距离、苔藓盖度和草本高度是影响蓝马鸡夜栖地选择的主要因子.[结论]蓝马鸡偏向选择阳坡和高坡位,以及具有较大灌木高度和盖度的针叶林为夜栖地.     

山区县耕地保护研究——以西林县为例

受自然条件的影响,山区的耕地保护工作难度加大.以广西西林县为例,运用主成分分析法分析发现,影响西林县耕地保护的主要因素是退耕还林,通过单对西林县标准分配面积的时空差异状况分析西林县耕地保护和生态保护存在的问题,提出了协调西林县耕地保护调控措施.     

基于PCA-BP神经网络的LF精炼终点温度预测

为提高LF精炼钢水终点温度控制水平，提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的联合方法预测LF钢包炉精炼钢水终点温度。基于冶金理论和实际生产实践，选取了42CrMo钢生产过程的10个对终点温度有显著影响的因素作为预测模型的指标体系，然后借助主成分分析法对样本数据进行处理，得到了7个主成分变量，累计方差贡献率为87.24%，消除了数据之间的关联性，以此为基础，建立了基于PCA-BP神经网络的LF炉终点温度预测模型，该模型预测误差在±25℃时，模型的命中率为98.71%，模型有较好的识别能力，能够达到LF炉生产过程预测终点温度的目的。     

区域旱涝灾害灾损评价及影响因素分析

从生活影响因子、农业生产影响因子、社会经济影响因子3个方面构建了旱涝灾损评价指标体系,运用主成分分析法计算了2007、2008年全国31个省市自治区的旱涝灾损综合得分,并从社会经济视角对影响旱涝灾损的社会经济因素作了初步分析.结果表明,2007年为旱涝灾害异常年,2008年为旱涝灾害正常年;社会经济状况在一定程度上决定了灾情的主要表现,经济发达程度与灾损程度基本呈负相关关系.     

主成分分析法与神经网络在选矿建模中的应用

应用主成分分析法与BP神经网络结合建立选矿厂数学模型,通过实例验证,模型取得了较好的预测效果。     

探讨回归系数的stein型主成分估计问题

设计阵X呈病态的线性回归模型，给出一种新的关于回归系数的有偏估计，即stein型主成分估计，且对偏参数的存在性。最优性进行了一些探讨。     

基于核主成分分析的热轧带钢头部拉窄分析

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现.