基于PCA-FUZZY的城镇化发展水平综合评价

构建测量城镇化水平的综合指标体系,评价我国城镇化水平.采用"主成分-模糊综合评价法(PCA-FUZZY)"对我国2004-2017年的城镇化水平进行综合评价.结果表明:我国城镇化水平呈现稳步增长;国家需要在提高就业率和增加城市绿化面积问题上加大投入力度.主成分-模糊综合评价法去除了指标间信息重叠的问题,将具有不明确意义...     

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.     

主成分分析法在地区企业经济效益评价中的应用

在多指标综合评价中,主成分分析方法是一种较为客观的综合评价方法．利用这种方法对企业的经济效益指标进行综合评价,不仅能综合反映各企业经济效益强弱的各项信息,而且可以确定各指标的客观权重．由此避免了决策者在多指标综合评价中遇到的需要确定指标权重的问题．应用主成分分析方法,以2001年中国各地区全部国有及规模以上非国有工业企业主要经济效益指标为基础数据,对各地区工业企业经济效益进行综合评价．评价结果与各地区企业的实际情况基本吻合．     

高校体育教师综合素质的主成分分析法评价

针对传统的单一评价模式不能全面反映高校体育教师综合素质的现状,基于主成分分析法,通过降维将多变量的高维空间化简成低维的综合指标问题.以主成分的定义和性质为基础,按照评价过程构建了数学模型,并对具体实例进行评价.评价过程包括计算特征值与方差贡献率、计算因子载荷矩阵并构造因子分析表达式、构造综合评价表达式;实例将7名教师的多指标评价转化为4个主因子评价并得到结果.丰富和发展了教育评价理论,对促进高校体育教学的持续健康发展具有重要作用.     

对多指标综合评价的主成分分析方法的改进

国内关于应用生成分分析方法进行综合评价的案例很多。但在众多的案例研究中我们发现，主成分分析的应用也还存在一些问题．问题之一：究竟应选取多少个主成分来对样本进行综合评优排序；问题之二：对主成分的经济含义有时难以作出合乎客观实际的解释，这有碍于对定量综合评价作定性分析。本文拟结合实例对这两个问题作些探讨。一、主成分个数选取对此问题的见解有两神观点。一是只用第一主成分。英国统计学家肯德尔认为：第一主成分能够最大限度地反映样本问的差异，是概括指标差异信息的最佳线性函数。［’1因此，只能用第一主成分对样本…     

主成分分析和模糊综合评价法在大连市地下水水质评价中的应用研究

以大连市8个地点的地下水为研究对象,采用主成分分析和模糊综合评价法相结合评估了地下水水质状况,并分析了影响地下水水质的主要因素.结果表明,使用主成分分析,可将5个水质指标综合为1个主成分进行解释,解释率为69.478%,水质综合控制指标为总硬度和溶解性总固体.模糊综合评价法预测8个地点地下水中,1个为Ⅰ类水、1个为Ⅱ类水、5个为Ⅲ类水、1个为Ⅴ类水.主成分分析和模糊综合评价法预测地下水水质排名不完全一致,但总体趋势相同,说明两种模型都比较适合预测大连市地下水水质,而且两种模型结合使用后综合预测结果要比单一预测模型更加可靠.     

基于非线性主成分方法的科技期刊综合评价

非线性主成分是传统线性主成分的推广,能够提取非线性特征.在科技期刊的综合评价问题中,由于指标间存在非线性关系,非线性主成分分析能够很好的解决这个问题,并且提取的信息程度较高.     

主成分分析模型的多指标综合评价方法

在多指标综合评价中,为改进加权和的不足,采用主成分分析法,依据评价对象在主成分上的得分综合进行评价.此方法完全可以应用到多指标的综合评估考核中.     

粉煤灰品质主成分分析综合评价

为解决目前粉煤灰单因子评价方法不能全面综合反映粉煤灰品质的弊端,采用主成分分析方法,建立用于评价大掺量粉煤灰混凝土中粉煤灰品质性能的综合评价法.研究结果表明:利用R软件强大的统计功能,运用主成分分析原理,可以将粉煤灰样本的大量性能表征指标构造成少数的几个变量,并通过计算各样本的主成分值,以各主成分的贡献率为权重值,得出各粉煤灰样本的综合得分,通过最终的主成分综合得分来划分粉煤灰质量等级,实现对粉煤灰品质进行快捷、客观的综合评价.     

分组主成分法在综合评价中的应用

基于传统的主成分分析法和因子分析法在综合评价中存在的不足之处,运用分组主成分法进行改进,即先用因子分析法对变量进行分组,然后再分别对各组变量进行主成分分析。将改进后的方法用于评价经济效益的实际问题中,并与传统方法进行了比较,实证分析结果表明分组主成分法能更合理地反映评价结果。