基于主成分分析的广东省区域电商物流能力评价研究

电商物流是电子商务发展相配套的物流,网购的发展促进了电商物流的产生和发展,电商物流的发展在电商发展乃至整个供应链中具有重要意义。构建广东省区域电商物流能力评价的指标体系,利用主成分分析的方法进行实证分析,结果表明:广东省区域电商物流能力较好,但地区差异性很大,区域发展极不平衡。广东省区域电商物流能力影响因素包括投入产出水平、需求情况、发展潜能3方面,主要由投入产出水平决定。进而提出广东省区域电商物流能力发展的建议,以促进更好地发展。     

基于经济转型背景下的物流需求预测

研究了经济转型背景下物流的需求预测.采用灰色关联模型对物流需求的主要因素进行关联性分析,得出本文选用的相关指标;结合区域经济、产业结构、科技创新和技术进步等相关指标构建系统动力学模型,对区域物流需求进行预测模拟.利用Ven-simPLE软件对中部六省2008～2017年的面板数据进行仿真模拟分析.研究表明,区域物流需求受多种因素影响,仅经济的发展不能带动当地物流行业的发展.通过模拟发现;提高物流的供给能力、科技创新和技术进步水平对区域经济发展有促进作用,对区域物流行业的发展有提升作用.     

鄂西北区域滑坡形成影响因子及组控模型研究

以鄂西北竹山县浅变质岩区267个滑坡为研究对象,在构建区域滑坡形成影响因子体系的基础上,运用综合贡献率统计方法,对滑坡形成的11个静态本底因子和3个动态诱发因子的敏感性要素进行了分析。采用量化赋值与主成分分析相结合的方法,得出各静态本底因子的影响权重以及6个主控因子;同时构建了基于主成分分析定权的滑坡形成影响综合评价模型。最后提出滑坡形成过程中基于地质因素的静态本底主控因子和基于环境因素的动态诱发因子的组控模型。为区域滑坡孕灾机理及滑坡风险分析等提供一定依据。     

江苏省物流需求影响因素分析及预测

对物流需求进行合理、科学的预测,为政府部门进行物流规划、统筹物流资源的供给提供依据。在利用主成分分析法选取适当指标的基础上,构建了多元线性回归预测模型,并对江苏省2012--2018年的物流需求量进行了预测研究。通过检验分析,证明了该模型的拟合度较好、预测精度较高、具有较好的显著性水平,预测结果具有可信性。预测研究的结果表明,江苏省物流需求在预测的时间范围内,将呈现较为显著的增长趋势。     

主成分分析在居民消费价格分类指数中的应用

在进行消费结构变动的分析时,由于指标多且指标体系中各指标之间存在着多重共线性,这是影响模型稳定的重要因素,使所得的模型中出现了不符合经济学原理的现象。为此采用主成分分析来消除这种多重共线性,建立主成分回归模型。运用主成分回归分析方法,建立了关于我国居民消费价格指数变动的主成分回归模型,消除了多重共线性,使模型达到了很高的拟合优度,体现了主成分分析在消除回归模型中的多重共线性的优越性。     

基于因子分析的区域物流竞争力实证研究

区域物流竞争力需要综合考虑物流发展规模实力和集约发展持续潜力.该研究首先对物流基础设施建设、物流系统信息科技、物流发展业务规模、物流经济流通消费等方面进行指标分析提炼,构建我国省份地域物流竞争力的综合评价系统;其次采取因子分析和聚类统计,对各区域物流竞争力进行评价和主成分分析,确定区域物流竞争力的因子得分和综合排名,并提出相关决策建议.     

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.     

河南省交通物流发展的主成分因子和聚类分析

建立了河南交通物流发展综合评价指标体系,提出运用主成分分析对河南各地市交通物流发展综合实力进行排序,运用因子分析对河南交通物流发展主要影响因素进行讨论,运用聚类分析对河南区域交通物流发展的特征相似性进行归类.最后,提出在构建河南全省交通物流网络体系时,应分国家级、省级、区域性、集散型4个层级物流节点进行布局,并建议出台差异化的引导措施.     

中国区域环境资源及其相关性分析

研究中国区域环境资源及其相关性.选取光热、水分、地形地貌、植被、土地资源等条件类型及GDP为指标,以土地资源和植被类型等为主导因子,对其他自然条件因素影响分级,并以此为权重定性分析,建立区域GDP与自然条件各变量间的回归模型.由回归模型计算结果发现,自然条件主成分变量与区域GDP密切相关,除海拔高程对GDP影响为负相关外,其他系数均呈正相关.     

基于改进M5′-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形预测

针对高心墙堆石坝沉降变形过程动态非线性特点,建立基于改进M5'-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析模型,在采用相关性分析甄选沉降变形影响因素和采用主成分分析将高维影响因素空间进行降维的基础上,利用该全局分段非线性模型对高心墙堆石坝沉降过程进行分析。通过与沉降量实测值对比,验证了改进M5'-主成分模型树的有效性。通过绝对差值和均方根误差2个指标对比分析改进M5'-主成分模型树与M5'模型树、多元线性回归模型、主成分回归分析模型的预测结果,表明改进M5'-主成分模型树预测沉降量具有更高的精度。     

主成分分析和回归法在高校学费标准评价中的应用

我国高等学校学费合理性问题已经成为社会关注的热点问题.针对影响高校学费标准的多个因素,采用主成分分析法(PCA)提炼出较少的关键指标,这些指标是原来指标的修正和量化,它们不仅充分反映了原指标的信息,而且大大简化了评价体系.然后通过主成分回归法(PCR)计算出各高校的综合得分及排名,最后利用模糊聚类检验法和灰色关联分析法对结果进行了检验,证明了该评价体系的可靠性.     

基于PCA及多元回归分析的浙江省海洋旅游经济发展因素分析

文章以近年来浙江省海洋旅游大发展为依托,通过构建SNH影响因素分析框架,对影响浙江省海洋旅游经济发展的因素进行实证分析。文章选取2003—2012年的统计数据,采用主成分分析法对影响因素进行主成分分析,进而构建以主成分为自变量,浙江省海洋旅游总收入为因变量的多元线性回归模型。研究结果表明:浙江省海洋旅游经济的发展,受到多方面因素的综合影响,其中,旅游人才的培养与海洋旅游业的发展存在显著的正相关关系,海洋自然环境的优劣与旅游交通方式的完善与否也会对海洋旅游收入的高低产生影响。     

兵团农业总产值的回归分析

首先利用经典线性回归分析对影响兵团各师农业总产值的几个因素进行分析,通过分析发现回归结果不尽合理.因此先对各师数据进行主成分分析,然后再利用农业总产值关于各个因素的主成分进行回归.得出了满意的结果.     

特高拱坝变形监测的分区及其模型构建方法

面板数据模型考虑了测点间的联系和异质性,引入面板数据模型构建特高拱坝的分区安全监测模型。通过实测温度的主成分分析,筛选得到典型实测温度变量;融合主成分分析和层次聚类法,提出基于监测时间序列的变形测点分区方法;以此建立各分区面板数据,通过检验确定面板数据模型类型,构建基于实测温度的分区变形测点的回归模型;通过分区及其回归模型的截距项、变量系数等的对比分析,识别各分区及坝体空间变形特征。以初期运行期的某特高拱坝为例,将研究测点分为4个区,构建各分区的固定效应回归模型。结果表明,坝体变形符合客观规律,封拱后坝体非稳定温度场、初期运行期时效等因素对坝体变形影响明显。     

地理因素对心率变异性时域指标参考值的影响

以研究地理因素对中国中青年健康人心率变异性时域指标参考值的影响,了解该人群心率变异性各时域指标的空间分布规律为目的,应用Spss19.0软件对收集整理的125个市(县)级医院和有关科研单位的13 979例中国中青年健康人心率变异性时域指标与海拔、年平均气温、年平均风速、表土pH、表土碱度、表土盐分等10项地理因素指标进行相关分析,建立回归分析模型和主成分分析模型并进行对比,选出最优模型;应用ArcGIS10.0软件拟合出中国中青年健康人心率变异性各时域指标参考值的空间趋势分布图.研究结果表明：心率变异性时域指标SDNN、SDNNI、RMSSD和PNN50均与部分地理因素有显著相关性,主成分分析模型更适合预测心率变异性各时域指标参考值.由此得出,心率变异性时域指标参考值的建立应考虑地理因素的影响,绘制的空间趋势分布图将更方便临床医生的医学诊断.     

基于两维图论聚类的区域物流产业竞争优势研究

基于两维图论聚类,将主成分分析与两维图论聚类分析有机结合,建立区域物流发展综合评判模型,确立区域物流业竞争优势评价方法。首先建立区域物流竞争优势的评价指标体系,接着利用主成分分析方法对区域物流竞争优势进行了综合评估,并将其应用于广西物流竞争优势评价,最后对评价结果进行分析。研究表明：主成分分析与两维图论聚类分析有机结合研究区域物流竞争优势是可行的,并且两维图论聚类能较好反映区域物流发展现状和空间相关性。其结果将有助于决策者制定区域物流发展战略。     

基于灰色优势分析的区域物流GM(1,1)预测模型

区域物流需求的快速增长,对拉动区域经济增长及促进区域产业优化升级起到重要作用。应用灰色系统理论优势分析方法对河南省物流需求影响因素开展分析,依据分析结果建立河南省物流需求的GM(1,1)模型,并对该区域未来物流需求进行了预测;影响因素分析结果及物流需求预测数据可以为该地区在制定区域物流发展规划时提供参考。     

浙江省旅游资源规划

本文根据中国统计年鉴和各大旅游网站公布的数据,分析旅游资源、环境、交通、费用及服务质量等因素对旅游需求的影响,建立旅游需求的多元线性回归模型,从而达到合理分配旅游资源的目的。在这个过程中对数据进行了统一量化处理,以达到较好的回归效果,并对模型进行了必要的检验。     

基于主成分回归分析法预测中国铁矿石需求

在论述铁矿石需求预测途径的基础上,选取影响我国铁矿石需求的8个基本因素,采用回归分析方法进行了铁矿石需求的单因素分析.单因素分析结果表明,选取的8个基本因素与铁矿石需求的相关度基本都大于0.9.对8个基本影响因素进行了主成分分析,最终降维为4个主成分.将主成分分析方法与回归分析方法相结合,建立了铁矿石的需求预测模型,并对我国2015年和2020年铁矿石的需求量进行了预测,分别为29.76亿t和26.68亿t.     

主成分logistic回归分析在底板突水预测中的应用

为对矿井底板突水进行预测,采用结合主成分分析法和logistic回归分析法的分析模型.利用主成分分析法对突水主控因素进行降维处理得到主成分,并计算出主成分在样本中的得分值;应用logistic回归分析法对确定好的主成分得分值进行logistic回归分析;把主成分转变回底板突水各主控因素,得到矿井各主控因素对于底板突水影响的回归模型.研究结果表明:可见模型的拟合优度很好,正确率达到90%以上;主成分logistic回归分析在底板突水预测中的应用是可行的.