基于因子分析定权的水质评价模型

在因子分析法的基础上,提出基于因子分析定权的水质评价模型.该模型由因子得分系数和方差贡献率确定指标权重,然后以指标权重与各水样相应指标的标准化值进行加权平均得到水质评价的综合指标值,进而对评价样本进行排序和分级.结合实例应用并通过与其它几种水质评价方法的比较,进一步验证了该模型的合理、简便和实用.     

基于多元统计分析的聊城市河流水质评价

以2016—2018年山东省聊城市4条主要河流16个监测断面的水质数据为基础,采用水质指数法进行水质评价,采用聚类分析和主成分分析识别水质空间异质性及主要影响因素。结果表明：卫运河水质整体状况最好,金堤河和马颊河从上游到下游沿程水质变化较大,仲子庙、任堂桥、李凤桃、王堤口4个监测断面的水质相对较差;16个监测断面可分为5组,水质相对较差的李凤桃、王堤口、仲子庙和任堂桥监测断面均位于聊城市西南部;任堂桥监测断面的主要污染物为氮、磷等营养元素,源自农业活动和畜禽养殖,仲子庙、李凤桃和王堤口监测断面主要污染为有机物,来源于生活污水与工业废水的排放。     

斜交因子分析中一种因子变换的新方法

提出了一种在斜交因子分析中使尽可能多的因子变为 0 (或接近于 0 )的新的变换方法 .它不同于常用的因子旋转方法 ,其主要方法是将斜交因子变换矩阵的逆矩阵T- 1中的行向量单独考虑 ,使其有尽可能多的出现 0 (或接近于 0 ) .     

斜交因子分析中一种因子变换的新方法

提出了一种在斜交因子分析中使尽可能多的因子变为0（或接近于0）的新的变换方法，它不同于常用的因子旋转方法，其主要方法是将斜交因子变换矩阵的逆矩阵T^-1中的行向量单独考虑，使其有尽可能多的出现0（或接近于0）。     

模糊数学在水质评价中的应用

1 前言水质评价是合理利用、保护水资源的科学依据。在水利环境科学研究中,水质评价是一项重要内容。本文应用模糊数学方法,以多元性回归为基础,构造了以各指标为变量的多元隶属函数,并以多元隶属函数值作为水质评价的综合指标。这样即考虑了水质各指标的相互联系、相互影响,又考虑了水质变化的模糊特性,为客观、准确、可靠地进行水质评价提出了一条新思路。2 多元水质评价隶属函数的建立根据国家地面水环境质量标准（GB3838-83）,将参加水质评价的各单项指标划分为n个标准等级,各等级记为i,i∈｛Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,……n｝,参加评价的…     

主成分分析与因子分析之间关系分析

在学习多元统计分析时,讲到主成分与因子分析两种统计方法,一般课本都是分开讲述的。那么这两种方法是不是有一定的联系和区别呢？本文根据这两种分析方法的知识,具体讲解其区别和联系。     

统计分析方法研究胆结石成因—因子分析和回归分析

本文利用红外光谱法测得的表征胆固醇型及胆色素型结石的11个特征峰的相对强度及等离子发射光谱法测出的16种无机元素的含量为变量,进行统计分析。对胆结石的成因进行了初步探索。R型因子分析及双重筛选逐步回归分析的结果都表明两类结石有不同的形成原因及相关的无机元素。     

基于多元统计分析的商业银行绩效评价研究

本文以国内13家商业银行的2008年效率指标体系数据为样本,运用因子分析法,找出影响商业银行效率状况的因子,计算各样本的因子得分;根据银行效率综合评分公式,计算各样本银行的综合评价得分;根据各样本的因子得分,用聚类分析的方法将商业银行运营状况进行分类。结合分类结果及综合评分对各样本银行评价结果为:股份制商业银行的经营绩效综合评价得分较高,而国有商业银行的经营绩效综合评价得分较低;国有商业银行除在偿债能力因子平均得分上与股份制商业银行差距不大外,在发展能力因子、盈利能力因子及经营效率因子上平均得分均较大地低于股份制商业银行。     

基于模糊神经网络的水质评价模型研究

将模糊系统与神经网络结合,提出了一种水质评价模型.根据水质评价过程,采用5层结构的FNN,且使用自适应学习步长以加速网络收敛速度.该模型具有推理过程清晰,泛化能力强的特点.为了验证该算法的性能,进行了仿真试验,结果表明:和常见的方法相比,该模型的评价结果更为准确.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

基于GIS的地统计分析在区域水质评价中的应用——以内蒙古临河市为例

地下水水质具有区域空间分布的特征.本文以内蒙古临河市浅层地下水为研究对象.根据地下水水质调查分析结果.利用水质卫生综合指数法对采样点地下水水质进行综合评价.利用ArcGIs的地统计空间分析功能,对评价结果数据进行分析,选择合理的插值方法,得到研究区地下水水质的空间分布图,结果表明:1级水占25.14%,主要分布在研究区东南部和西南部;水质差(4、5级水)的区域主要分布在研究区的北部及中部部分地区,约占研究区总面积的54.42%.最后探讨了GIs在区域地下水水质评价中的优势及存在的问题.     

因子分析在身体健康检查中的应用

本文运用多元统计分析中的因子分析的方法,对某医院的一些学生体检情况进行了实例分析,对众多的因子进行了分类.     

基于模糊BP神经网络的水质评价

在BP网络模型基础上构建了隶属度BP网络模型,针对模型特点,建立了水质评价标准指标矩阵,并采用扩展方法构建了网络训练样本,将所建立的模型应用于佛山某污水处理厂的出水口水质评价,应用模糊隶属度方法实现水质级别评价,可以简明地表示水质接近于某类标准水质的程度。研究表明,本算法使评价的结果更具体准确、更符合评价水体水质情况,...     

基于因子分析的我国技术标准战略研究

本文应用因子分析方法对我国19个副省级以上城市的技术标准战略状况进行实证分析,从中勾画我国技术标准战略的基本特征,并相应地探讨这些基本特征形成的原因。     

基于模糊神经网络的汉江水质评价

水质评价对于水质维护和进行决策有着极其重要的作用。本文考虑到水文学的模糊性和其内在的非线性特点,将模糊理论与神经网络相结合建立模型,对汉江水质进行评价。通过实验验证了该模型的有效性和准确性,为水质评价和预测提供科学客观的方法。     

基于BP神经网络的卧虎山水库水质评价

在MATLAB环境下,建立适用于水库水质评价的BP人工神经网络模型,将模型应用于卧虎山水库2010年8月到2011年12月的水质评价。结果表明,2010年8月到2011年6月在丰水期时比枯水期时水质高,水质稳定为Ⅱ类水,2011年7月到12月在枯水期时比丰水期时水质高,水库水质为Ⅲ类水。将经过训练的模型应用于卧虎山水库水质评价的结果说明,该模型能够准确评价卧虎山水库水体的未知水质类别。     

利用因子分析方法分析我国各地区的年平均收入结构

随着改革开放的不断深入,我国各地区经济发展取得较大进展,但是东西部之间收入差距却急剧扩大,因此缩小地区间差距,实现各地区间的协调发展有着重要的政治、经济和社会意义。本文依据多元统计分析方法,运用SPSS12.0对我国31个地区2004年平均收入结构进行统计分析,反映了各种经济成分对收入来源的贡献状况。各种收入来源成分的构成依据科学性、合理性、代表性原则,力求全面、完善、真实地反映各地区的收入来源,以全国31个地区为样本,选取反映各地区收入来源的7项统计指标,建立相应的统计指标体系,具体包括:国有经济单位(X1)、集体经济单位(…     

基于改进的BP神经网络的地下水水质评价研究

运用人工神经网络的理论和方法,建立地下水水质评价的BP神经网络模型。根据《地下水质量标准》(GB/T14848—1993),通过训练该模型对昆明盆地实测12个孔隙水井的地下水水质进行评价,并与层次分析法的评价结果进行了比较。对比结果表明,用BP神经网络模型评价地下水水质是可行的,该模型训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。     

基于因子分析的我国金融风险研究

在建立金融风险监测指标体系的基础上,运用因子分析方法分析了20世纪90年代以来我国金融风险历程,评析了在历次的金融风险中,国家采取注资、剥离不良资产、转制、清产核资等化解措施,探索了在我国金融风险产生的根源,提出了从根本上解决金融风险的策略.     

武汉市上市公司财务绩效评价

在上市公司日益成为市场主宰的今天,其经营业绩的好与坏,直接影响着我国国民经济的发展水平和经济发展的方向．本文主要以武汉上市公司的若干项财务指标数据为样本,得出这些上市公司的财务绩效排名,最终通过定量的分析,可以对各公司提出有针对性、有指导意义的建议,从而提高整个武汉市的经济水平．