主成分分析法在页岩气有利区优选中的应用

在多因素叠合法优选页岩气发育有利区的基础上,构建了涵盖地质背景、页岩生烃、储集、保存、资源和开采条件6个方面17项指标的页岩气发育有利区综合评价原始指标体系,并运用主成分分析法对湘鄂西地区下寒武统牛蹄塘组页岩气发育有利区进行了实例分析。结果表明,主要影响湘鄂西地区牛蹄塘组页岩气发育有利区分布的因子为页岩品质的优劣、资源规模的大小和保存条件的好坏,通过定量评价,综合得分排在前3位的有利区分别为中央复背斜有利区、桑植—石门复向斜南有利区和宜都—鹤峰复背斜有利区。     

基于主成分分析法的新乡市地下水水质评价

以新乡市7个地下水水质监测断面为研究对象,采用主成分分析法分析了影响地下水水质的主要因素,并对断面水质进行排名.结果表明,使用主成分分析法,可将6个水质指标综合为2个主成分进行解释,解释率为96.464％,水质综合控制指标为总硬度、溶解性固体、硫酸盐和锰.主成分分析法预测结果与文献中使用的熵权集对分析法预测结果很好的吻...     

主成分聚类分析法在宁夏水文分区中的应用

应用主成分聚类分析方法,对宁夏水文特征值进行分析计算,根据自然地理、气候和水文特性,对宁夏水文分区进行验证,分区结果与20世纪70年代的水文分区基本吻合,为宁夏水文分区提供了科学依据。     

主成分分析法在相山火山盆地蚀变分带解译中的应用

相山火山盆地是我国最大、最富的火山岩型铀矿田,现已探明铀矿床20余个,但依然具有较大找矿潜力。利用遥感技术查明盆地内蚀变的类型、强度、分布范围、组合关系等,对铀多金属下一步找矿具有重要指导意义。本文以ETM+影像为数据源,综合运用标准主成分分析、特征向量主成分分析、定向主成分分析、二次主成分分析等方法,有效提取了该盆地植被覆盖区的铁化、泥化蚀变异常信息。提取的蚀变异常信息具有以下特征:(1)铁化、泥化蚀变受火山环形构造和NE向深大断裂控制,整体呈环状分布,主要分布在相山主火山环形构造的外环和中环之间;(2)铁化蚀变,北东部最强,其两侧呈环带向南部逐渐减弱;(3)泥化蚀变,西部最强,具有从西部→北部→东部→南部顺时针方向蚀变逐渐减弱的趋势;(4)铁化、泥化蚀变与非蚀变界线清晰,蚀变强弱分带明显,铁化、泥化蚀变由强到弱可各划分出4个等级;(5)根据铁化、泥化蚀变强度组合关系,划分出了5种组合、9个片区。结合本次提取的遥感蚀变异常信息和前人研究成果可知,相山火山盆地中部未见有蚀变出露,东部和南部蚀变微弱,这些地区找矿潜力较小;北部和西部铁化、泥化蚀变大规模强烈发育,具有较好的找矿潜力。     

地理信息系统与主成分分析在多年气象观测数据处理中的应用

探讨一种处理多年气象观测数据的新方法,该方法以地理信息系统为技术支撑,以数字图像处理和标准主成分分析为核心,适用于处理空间分布广、时间序列长的多类型气象观测数据。在实例研究中,首先对中国160个站10年气温、降水观测数据进行空间双线性插值,得到一系列数值图像;并对这些数值图像进行标准主成分分析,得到反映多年气候状况且相互独立的各主成分;然后选取其中前6个主成分进行空间迭代聚类分析,得到中国气候分类图;通过对所得类别进行多年气候指标统计分析,得到中国气候区划图;最后将所得气候区划图与传统气候区划图进行比较分析,并指出该方法在处理多年气象观测数据工作中的可行性与局限性。     

基于主成分分析的FCM法在泥石流分类中的应用

选取流域面积、最大高差等12个传统泥石流沟评价因素和圆度、平均长度等4个沟谷形态统计要素对泥石流性质进行评价;利用主成分分析法对分析因素进行降维,将16个分析因素降维形成线性无关的6个主成分,大大减小了分析的复杂性,并且证明了考虑沟谷形态统计要素的必要性;并利用FCM法(模糊C-均值聚类法)对研究区域27条泥石流沟进行分类,把泥石流沟分为3类。结合分类结果及现场调查,证明分类结果与现场的实际情况吻合较好,并针对不同的分类提出泥石流防护措施的建议。     

应用主成分分析法研究渗透介质的渗透稳定问题

结合国内多个水电工程的大量渗透试验数据,在多维系统中选择了5项指标:干密度、孔隙比、不均匀系数、渗透系数和临界坡降,采用多元统计中的主成分分析法进行聚类, 运用回归分析建立了砂性土、砂卵石土、断层带物质三类渗透介质的渗透模型.将所建立的断层带物质渗透模型应用到单薄山梁断层带的渗透稳定分析预测上,得到了模型计算结果与渗透试验所得结果相一致的结论,说明主成分分析法在渗透稳定分析中具有一定的适用性.     

基于主成分分析的反射光谱在岩石学中的应用——以哈密地区为例

本文首先总结并分析了岩矿常见光谱特征的波长位置及其产生原因。然后基于主成分分析技术对哈密42条岩石实验室光谱进行了定量分析。前两个主成分共包含了96．7％的信息量，代表了原始信息。第一主成分反映了岩石总体反射率大小，称为反照率因子；第二主成分反映了光谱曲线斜率变化，称为形状因子。使用这两个主成分可以区分该区主要岩类，达到了数据压缩和分类的目的。第三和第四主成分尽管所占信息很少，但反映了岩石蚀变信息。为了突出蚀变岩石光谱吸收特征，进而又对经过连续统去除后的光谱进行主成分分析，结果发现，在新生成的第三和第四主成分图上，4种矿石被清晰区分开来。     

稳健主成分分析在地震资料异常值噪声压制中的应用

提高地震数据的信噪比是地震资料处理的重要目标之一。传统的地震去噪方法虽然可以有效压制随机噪声,但对非高斯分布的异常值噪声压制效果欠佳。本研究展示了一种基于稳健主成分分析的地震数据异常值噪声压制方法。该方法在频率-空间域通过对地震数据实施稳健低秩近似来求取理想无噪声数据。在目标函数构建方面,采用核范数最小化模型求取理想的低秩近似数据,并使用l₁范数最小化模型来估计异常值噪声。此外,运用增广拉格朗日乘子法求解该反演问题。最后,模型数据和实际资料的去噪结果验证了本研究方法的有效性,与传统F-XY域预测滤波法去噪结果进行对比,也显示本研究方法在有效压制异常值噪声的同时能更好地保护有效波能量。     

基于主成分分析法的西安市地下水资源承载力评价

区域地下水资源承载力评价对于维护区域生态环境安全和促进社会经济可持续发展具有重要意义。运用主成分分析法,根据地下水开发率、地下水供水模数、地下水补给模数、地下水排泄模数、人均地下水占有量、单位GDP用水量和水资源重复利用率等7项评价指标,对西安市地下水资源承载力进行评价。综合评价结果表明:西安市地下水资源有一定的承载力,但整体上地下水开发率过高,继续开发利用的潜力甚小。其中城六区综合评价值为70.816,地下水承载力趋于饱和且继续开发潜力最小,周至县综合评价值为-240.998,地下水开发潜力最大。评价结果为地下水资源的合理开发利用提供参考。     

主成分分析与Bayes判别法在突水水源判别中的应用

准确有效地判别突水水源是解决矿井水害的前提条件。基于淮北袁店二矿各含水层共59个水样水质化验资料,利用主成分分析法,计算各水样的因子得分,并进行系统聚类,剔除错误样本。利用剩余水样作为学习样本,检验Bayes判别函数的判定准确性,得出准确率为92.5%,并进行交叉验证。利用该判别函数对某工作面底板下一富水区水样进行判别,结果与实际情况吻合。结果指示基于主成分分析与Bayes判别法较单一Bayes判别法更加准确,能够消除样本变量之间的相互影响,实现对突水水源的快速有效判别。     

基于PCA-SVR的煤层底板突水量预测

提出了一种基于主成分分析支持向量机回归(PCA-SVR)的煤层底板突水预测方法,用主成分分析来解决输入变量的选择问题。主成分以较少的维数包含了高维变量所携带的大部分信息,这不仅避免了过多的输入导致训练速度慢,同时也保证了预测准确度。实例表明,所提方法可有效消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。     

Some properties of principal component scores

Commonly used methods for calculating component scores are reviewed. Means, variances, and the covariance structures of the resulting sets of scores are examined both by calculations based on a large set of electron microprobe analyses of melilite (supplied by D. Velde)and by a survey of recent geological applications of principal component analysis. Most of the procedures used to project raw data into the new vector space yield uncorrelated scores. In exceptions so far encountered, correlations between scores seem to have been occasioned by the use of unstandardized variables with components calculated from a correlation matrix. In a number of cases substantive interpretations of such correlations have been proposed. A different set of correlations results for the same data if scores are computed from standardized variables and components based on the covariance matrix. If unscaled components are rotated by the varimax procedure, the result is a return to the original space. In the work reported here, nevertheless, scores calculated from varimax-rotated scaled vectors are uncorrelated.     

基于主成分分析法的Q2黄土湿陷特性研究

Q2黄土由于埋藏深,结构相对致密,其湿陷性问题常常被忽视。湿陷系数作为评价黄土湿陷程度的定量指标,其影响因素众多,包括土的含水率、干密度、孔隙比等。由于各因素之间存在一定相关性,所建立的湿陷系数与物理指标之间相关关系往往准确度较低。为降低黄土湿陷指标多重相关性对数据回归分析结果的影响,提高预测精度,以彬州渭化乙二醇项目场地Q2黄土为研究对象,在统计分析场地地层物性指标及湿陷系数与物性单一指标之间相关性的基础上,筛选了7个与湿陷系数相关性较好的指标。采用主成分分析法,通过多元线性回归分析,建立了以累积方差贡献率为基础的Q2黄土湿陷系数计算模型。模型计算值与实测值对比结果表明,该方法有效较低了湿陷系数影响因子之间的多重相关性和相互影响问题,证实了所建立的Q2黄土湿陷系数与独立影响因子之间相关关系的合理性和准确性。     

用主成分分析和灰色关联度分析评价草原土壤质量

在吉林西部草原生态环境调查的基础上，对草原土壤进行了理化性质、营养成分等系统测试，选择其中的有机质、金氮、全磷、全钾、水解性氮、速效磷、速效钾、碱化度、pH值等项目作为评价指标，应用主成分分析法，对吉林西部17种草地进行综合评价，将吉林西部草原土壤分为五个等级，并用灰色关联度分析方法进行了对比。结果表明，两种评价方法得出的结论基本一致。     

基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

地下水位预测是区域水资源管理的重要依据。针对地下水位在时间序列上表现出高度的随机性和滞后性,建立了基于主成分分析与多变量时间序列CAR（Controlled Auto-Regressive）模型耦合的地下水位预报模型,将该模型应用于济南市陡沟灌区地下水位预测,结果显示,模型模拟值与实测值的决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数E_ns均达到0.90以上;以2011年为基准年,当降水量减少10%~20%,蒸发量和生活用水量增加10%~20%,调入27.39万~137.0万m3地表水用于农业灌溉时,到2030年灌区地下水位将维持在30.99~31.29 m,较基准年上升0.12~0.42 m。在区域水资源紧缺的背景下,适当引入地表水灌溉,减少地下水的开采,灌区地下水位将逐步回升,对于灌区的可持续发展和区域水资源的合理利用具有重要意义。     

基于灰色关联度分析法和主成分分析法对泥页岩储层评价方法的探讨

泥页岩储层的影响因素众多,明确各因素间的内部联系才能更好地评价储层。为对比灰色关联法和主成分分析法在储层评价中的适用性,本文选取鄂尔多斯盆地东缘上古生界Y88井丰富的储层数据进行分析。通过对比两种多元统计方法的原理、算法和结果,认为主成分分析法把各项因子视为离散变量,通过降维后用三个综合评价指标来反映储层的优劣,是对各项指标的概括性分析;灰色关联法将参数分为参考数据列和比较数据列,参考数据列的有机碳含量高低与储层的优劣成正相关,参考数据列对评价对象具有可测性。因此,若是对评价对象的概括性分析,用主成分分析法比较合适;若是对评价对象的可测性分析,如有机碳含量的高低决定能不能形成泥页岩储层,则用灰色关联法评价更合理。     

Thoughts on use of principal component analysis in petrogenetic problems

The use of principal component analysis in studying chemical trends in volcanic rock suites is described. It is suggested that eigenvectors generated from a correlation matrix, rather than a covariance matrix, could be used in this context. In the latter situation many elements are swamped by silicon's numerical size and range. In the former situation the alkalies and titanium begin to show their true importance.