基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．     

基于主成分分析和马氏距离的测井曲线自动分层方法

采用主成分分析与判别分析相结合的方法对测井曲线进行自动分层。首先对所有井进行数据预处理,通过程序比较字符串的方式提取出其中的公共曲线,然后对处理过的数据用R编程实现主成分分析,选择主成分代替原来的数据,达到降维的目的。最后以标准井提供的分层结果作为样本进行距离判别分析,对剩下井进行自动分层,并与手工分层的结果比对,给出最终处理的分层结果。     

多特征主成分分析与声图相结合的海底底质分类

通过提取多种回声特征构造全特征向量,并对全特征向量进行主成分分析,计算出对底质分类贡献率最大的特征组,实现海底底质的分类. 采用两种分类方法对胶州湾实测数据进行比较,可得出下列结论：应用多特征主成分分析与声图相结合的分类结果优于单纯使用声纳图像的分类结果.     

基于组合加权主成分分析对宜居城市的研究

城市宜居性是城市居民最为关心的话题,但目前对宜居城市的评价标准尚未达成统一.结合国内外相关学者研究,从经济、社会、文化、环境4个方面构建宜居性评价指标体系,并以淮海经济区为例进行实证分析,但传统的主成分分析方法无法从横向和纵向两个角度实现动态分析,采用一种新方法,即组合加权主成分分析对城市宜居性进行量化评估,给出淮海经济区8个城市的宜居性排名,最后综合排名与评价结果,从3个方面给出提高淮海经济区城市宜居性的合理化建议.     

我国9省大豆主要矿物质元素含量的特征分析

选取黑龙江、湖南、浙江等9省同一品种大豆经硝酸消解后,采用火焰原子吸收法测定了其中7种矿物质元素K、Mg、Ca、Fe、Cu、Mn、Na的含量,并运用主成分分析法对结果进行了统计分析,获得2个主成分及相应的主成分方程,详尽地解释了2个主成分的理化意义.结果表明2个主成分的数值大小与各省大豆矿物质元素含量的高低一致.用主成分分析,更能清楚反映不同省份大豆矿物质元素的含量的显著差异性,是一种分析大豆多种矿物质元素的有效方法.     

呼伦贝尔草原降水量预测模型的研究

以呼伦贝尔市鄂温克自治旗为研究对象,对近35年的气象数据进行分析的基础上利用主成分分析法建立草原月降水量主成分回归模型,得到新的一种评价降水量的综合指标体系,供草原生态气候研究者参考.     

广西市域旅游经济发展差异的综合评价与分析

以广西14个地市为研究单元，通过确立相应的分析指标，运用主成分分析法对广西各地市的旅游经济发展水平进行了综合分析与排序，并且结合聚类分析方法将发展层次相似的地市归类．分析结果表明了广西区域旅游经济呈现出较强的不均衡态势，各地在主成分上的差异十分显著且与现状较为一致，并探讨了形成这种差异的主要原因，提出了针对性的对策与建议．     

基于主成分分析的BP神经网络和RBF神经网络月平均气温预测模型

应用基于主成分分析的BP神经网络和RBF神经网络建立了气温预测模型.通过比较模型的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)值可知,采用主成分分析的BP神经网络得到的预测模型的误差小于主成分分析的RBF神经网络预测模型.结果表明,模型采用主成分分析提取了影响因变量的重要因子,去掉了网络输入样本的自变量之间的重叠因子,同时也提高了预测能力.     

主成分络合电势滴定法及其应用的研究

系统研究了化学计量学方法在滴定分析中的应用，将主成分回归与单络合电热没定相结合同时测定了三元或四元多组分混合试样中各上全金属等离浊合物，探讨了方法原理及矩阵求解，确定了主成分常数矩阵，结果良好。     

一种基于主成分分析的时间序列趋势预测方法

在分析现有时间序列预测方法的基础上,提出了一种利用主成分分析实现时间序列趋势预测的方法.算例表明,该方法能够具有一定的适用性.     

主成分个数选择问题的探讨

论述了将主成分分析法用于综合评价时,必须要说明主成分分析法输出的结果是否与综合评价的目标一致,因为每一个主成分都有其特定的经济意义,但从综合评价来说,并不是所有的主成分都有评价意义.只有第一主成分才可以用于综合评价.     

主成分回归分析的直接实现——基于SPSS二次开发

利用统计软件SPSS二次开发功能,结合C#开发出主成分回归模型的独立分析模块,为在该软 件中消除变量共线性提供一条解决方案,为减少手工计算提出一种思路.为了方便交流和进 一步的开发,发布分析模块以供下载.     

基于PCA及FCM的C波段无线电信号分类方法

提出了一种基于模糊C均值聚类分析以及主成分分析的无线电异常信号分类方法,该方法利用主成分分析对信号数据进行降维并通过模糊C均值对信号数据进行分类,对目前常用的通过专家经验进行信号特征选取的方法进行了改进.实验结果证明了该方法的有效性,能快速高效地判断异常信号的类别.     

成都都市圈物流竞争力评价

区域物流反映了区域经济中物流的作用,对区域物流的评价也有了客观必要性.为了分析成都都市圈物流竞争力,以成都都市圈内的8个城市作为研究对象,建立物流竞争力的评价指标体系,运用主成分分析法,结合spss19.0根据主成分载荷以及得分对各城市物流竞争力得分进行排序,从而对各城市物流竞争力进行客观比较、评价.分析得出成都市因都市圈的核心地位其竞争力强于其他城市.此外,物流人员与物流竞争力也有密不可分的关系.     

高分辨率遥感影像阴影检测与补偿的主成分分析方法

根据高分辨率遥感影像中阴影区的性质,提出一种基于主成分分析的阴影检测和补偿方法. 首先对第1主分量与原始的蓝色分量进行比值运算,采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区,并进行形态学处理,得到较完整的阴影区. 采用膨胀方法确定各独立阴影区中的同质区域,根据阴影同质区特性对阴影区进行线性相关拉伸,并对补偿后的阴影区进行平滑处理和主成分逆变换. 实验结果表明该方法简单有效.     

基于主成分分析法对影响通信服务收入因素的分析

对2012年某地区联通公司的通信服务收入表进行分析,将影响通信服务收入的因子作为变量,进行主成分分析,并建立回归模型,得到影响通信服务收入的原因主要有两方面,其一是网元出租,其二是数据通信.     

浙江省县市综合经济实力分析

利用浙江省2005年有关统计数据,分别采用加权平均法、主成分分析法、因子分析法和聚类分析法对浙江省58个县级市、县的综合经济实力进行了综合评价和排位.其方法科学、合理.对于帮助各地区看到自己所处的位置,明确自己的经济实力提供了一个度量准则.     

主成分分析与系统聚类法在评估经济效益中的应用

本文提出了综合性评价企业经济效益的一种方法．在评价中将多元统计方法中的主成分分析法与系统聚类法进行综合运用，以增强评价结果的客观性．