主成分分析在棉田质量评价中的应用

运用主成分分析法对农七师125团棉田进行质量评价。随机选取50块耕地共10个变量(评价项目)，对各变量进行数据标准化处理，再进行主成分分析。分析结果表明，第Ⅰ～Ⅲ主成分代表了评价指标的87.91％信息。根据主成分的综合得分划分棉田等级，分析结果与其它评价方法得出的结论一致。     

主成分分析法中数据处理方法的改进

由于原有的主成分分析法受到评价指标量纲和数量级的影响，因而主成分也会因评价指标量纲和数量级的改变而不同，并且使得部分信息丢失。用均值化方法借助DPS数据处理软件，对原始数据进行无量纲化处理，不仅有效消除了量纲与数量级的影响，而且使得处理后的数据包含了原始数据的全部信息。     

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．     

基于主成分分析法的地铁系统安全综合评价

针对地铁系统的使用性能和结构性态综合评价的复杂性、模糊性和缺乏合理评价方法,采用主成分分析法,选取影响地铁系统安全程度的主要指标,借助Matlab数学工具对地铁系统的使用性能和结构性态进行综合评价.分析表明：主成分分析法用于地铁系统安全程度的综合评价是可行的,而且能客观地反映评价指标对综合评价值影响的强弱,具有特有的优越性.     

上海市公路网安全宏观评价投影寻踪模型

从道路交通安全系统工程的角度,构建了上海市公路网安全宏观评价指标体系．基于投影寻踪算法的基本原理和求解过程,建立了上海市公路网安全宏观评价模型．该模型能从待评样本寻求各评价指标的客观权重,更重要的是能通过增加主观约束条件,来体现决策者对某些评价指标的偏好,实现了评价指标的主、客观权重的综合考虑．采用实码加速遗传算法优化投影指标函数,求解最优投影向量,有效地解决了高维数据全局寻优的问题．     

数据预处理在电子鼻评价鸡蛋新鲜度中的应用研究

采用电子鼻技术对鸡蛋新鲜度进行评价,采用主成分分析处理电子鼻响应数据.为选取合适的电子鼻数据预处理方法,以主成分贡献率及马氏距离分辨力为指标,比较了4种数据预处理方法对电子鼻检测鸡蛋新鲜度准确性的差异,分析了产生差异的原因.结果表明:Z-标准化对电子鼻数据预处理的方法能较好地区分鸡蛋新鲜度差异.     

上市公司财务状况评价的统计和神经网络方法

根据上市公司的财务报表对上市公司的财务状况进行综合评价对投资者的投资和监管部门的监管活动具有重要的指导意义．本文利用主成分分析方法对产生于财务报表的各种财务比率指标进行优化处理，形成新的主成分指标，并以主成分作为输入变量，使用竞争学习网络进行聚类分析．最后用广泛采用的综合评分方法得出每一类企业的财务特征，清晰直观的表达了企业的财务状况．     

电厂安全云理论评价

为解决电厂安全评价问题.根据不确定性云理论,运用系统工程的综合评价方法对电厂安全性进行度量和预测.按照科学性、代表性等原则构建评价指标体系,利用专家评判方法确定权重,采用逆态云发生器建立了评价算法模型.与传统的层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法等评价方法相比,解决了电厂安全评价指标的同时具有模糊性和随机性的度量.通过具体实例进行了实际评价,评价结果表明:与实际相一致,说明该方法可信、适用,对电厂安全生产评价提供了一种新的理论和算法.     

基于主成分分析构建指标权重的客观赋权法

针对主观赋权法在多指标评价过程中受人为因素的影响,导致评价结果随意性较强的问题,提出一种基于主成分分析构建指标权重的客观赋权法;将样本数据矩阵转置,依据客观数据之间的关系,用主成分分析的方法计算各项指标的得分,继而归一化处理,作为各项指标的权重系数。结果表明,该方法既能体现各项指标的相对重要性,又能体现指标间的差异性,将其应用于多指标综合评价中的评价结果能够达到科学、合理、客观的要求。     

主成分分析和回归分析在水稻土质量评价中的应用——以桐城市为例

运用主成分分析和多元线性回归相结合的方法对桐城市水稻土资源进行质量评价,文中选用了桐城的24个典型土种,12个变量（评价项目）,先对土种理化性质进行数字化处理,通过计算机输入处理过的标准化数据,采用主成分分析法筛选出影响水稻土生产力的8个主导因子,再应用回归分析对这8个入选因子进行全回归分析得出回归方程,用这8个入选因子的回归系数求得其权重以及土种各因子的具体评价指数,最后进一步对所有土种进行综合评价并进行归类分等,评价结果与实际完全一致。     

基于主成分聚类分析的采矿方法优选

 采矿方法优选涉及到多指标体系的分类及综合评价问题,利用主成分分析简化了指标结构,将主成分分析与聚类分析相结合,提出了主成分聚类分析法,并基于该方法对来自某矿山的15个试样的采矿方法进行了优选。在此过程中,针对传统主成分分析方法的缺点和应用中可能出现的误区,通过均值化改进了主成分分析的特征提取,通过以主成分得分为新的数据基础做聚类分析改善了综合评价效果;对主成分含义给出了较为明确的解释;对主成分聚类、第一主成分得分、主成分综合得分的排序结果进行了对比分析。研究表明,主成分聚类分析法则既可以对多变量数据进行合理地分类,又能对各类优劣程度做出综合评价,能充分反映矿山的实际情况,终选出的采矿方法在工业试验后成效显著,验证了该决策方法是切实可行的。     

基于主成分分析的高炉喷吹煤优化配煤模型

针对中国钢铁企业高炉喷煤的简单混煤现状,且传统的实验室优化配煤研究工作存在量大而繁琐、评价煤粉的性能指标众多等问题,提出了一种新的高炉喷吹煤粉优化配煤模型,即利用实验室测定高炉喷吹煤粉的主要性能指标,然后通过主成分分析对煤粉性能指标进行降维处理,得到的主成分指标P1、P2和P3结合煤粉工业分析和元素分析指标建立高炉喷煤优化配煤模型。该模型通过实验室配煤检验及高炉实际生产验证,效果显示良好。     

甲壳动物免疫力综合指标定量研究

通过分析当前甲壳动物免疫力研究指标,指出目前对免疫力进行评判存在的2个缺陷:1)不能综合反映免疫力水平变化;2)采用不同评判指标得到的结论无法进行科学客观比较.在此基础上,指出免疫力是一个综合指标,并具体定义了免疫力综合指数,规定了计算方法,明确了2种计算权重的步骤方法,即层次分析法和主成分分析法.通过对文献数据的实际计算,阐明了计算方法的具体步骤,得到了免疫力综合指数,以定量数据表明实验结果对免疫力的影响,为客观评价所采取的实验措施提供量化结果.     

主成分聚类分析在省域物流规划中的应用

提出利用主成分聚类分析的方法对省域物流规划中各地区的物流发展进行综合评价并分类.建立区域物流发展评价指标体系,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,对各地区的物流发展综合实力进行评价,再利用新得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对省内各地区的物流发展进行聚类分析.该方法不但能够使原来复杂的问题简单化,而且所得结论客观、可信、较有说服力.研究结果表明本文提出的方法合理可行.     

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.     

地区电信业务发展水平的主成分及聚类分析

运用数理统计的方法对重庆市1997-2003年的电信业务发展情况进行综合评价,建立了评价指标体系,用主成份分析法对原始数据进行数学处理,得出表示电信业务发展水平的综合指标,再用聚类分析方法进行指标聚类分析,找出了影响重庆市电信业务量的主要因素,并对如何提高重庆市电信业务提出一点建议.     

沥青路面使用性能评价模型与性能评价案例分析

为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能,以便及时进行沥青路面管理与维修养护,依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究,即将主成分分析法与层次分析法相结合,建立了基于主成分-层次分析法的评价模型,并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础,首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取,建立判断矩阵,再用层次分析法对各指标赋予权重系数,得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证,并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较,评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%,低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。     

安徽省城市生态系统可持续发展的主成分分析

依据2001-2003年安徽省16个城市生态系统等相关指标统计资料,应用主成分分析法分析了安徽省城市自然资源、环境和社会经济复合系统的可持续发展过程,并从城市生态系统众多因子中揭示出典型的敏感因子(主成分)。同时,也为城市生态系统可持续发展进程的分类提供新的依据。     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-FCM聚类算法对运动学片段进行聚类;最后,选择合适的片段合成最终工况图. 并且,对GSA-FCM聚类、传统的K均值聚类的合成工况与实际工况中的特征参数进行有效性验证,与NEDC标准测试工况进行比对. 实验结果表明:GSA-FCM聚类合成工况与实际工况的特征参数的平均相对误差为6.46%,说明GSA-FCM聚类算法的聚类效果明显、误差小,所合成的行驶工况可以代表该城市的汽车行驶状况.