企业安全评价分析方法及应用

依据某机车车辆厂的特点，建立了安全性评价指标体系，并用主成分分析法对数据进行分析处理，求出指标综合表达式和排序结果，通过对数据进行简化处理，能够找出指标间的相互关系，从而得到指标的客观权重，能更客观地反映企业的安全生产状况，并指出了主成分法应用于安全评价中的特点。实例分析表明，该方法是一种切实可行的方法。     

基于改进主成分分析法的Topsis在学术期刊评价中的应用研究

针对传统的主成分分析与Topsis结合评价方法,会遇到提取的是变量的线性组合,损失了原始变量的初始值,且各主成分需根据变量的占有率高低重新命名,容易导致主成分含义不明显,指标解释能力不足的弊端,提出引入改进主成分分析法;采用改进后的主成分分析法从15个评价指标中提取出具有代表性的原始的9个指标,并根据指标的贡献率归一化客观确定其权重,构造加权规范矩阵与Topsis法结合,将该方法应用到学术期刊的评价中,得出结论与实际情况接近,说明该组合的评价方法具有一定的实用意义。     

碗扣式满堂支架整体稳定性分析

文章根据碗扣式满堂支架的受力性能确定了计算单元,提出了基于水平杆不连续性的简化模型,即有多个弹簧支座的多节间连续压杆模型,考虑了剪刀撑、扫地杆高度和顶托高度、架体高度及杆件的初始缺陷等因素对稳定承载力的影响,并对理论临界荷载做了合理修正;从结构和材料特性2个方面推导了压杆的弹簧刚度计算公式,偏于安全取两者的较小值;借助支架承载力试验值与该模型计算结果对比来证明此简化模型的正确性,并根据修正公式快速地计算支架的稳定荷载,为碗扣式满堂支架的整体稳定性分析提供了一种方法。     

基于模糊AHP-PCA模型的综合评价逆序问题研究

针对传统主成分分析方法应用于综合评价中经常出现的逆序问题,提出考察一个评价 问题是否存在逆序现象的方法和遴选影响主成分分析一致性的糙点的步骤,利用模糊传递闭 包的稳定性特征实现对层次分析法中定性指标的定量化提取,从而建立基于模糊层次分析法 的主成分分析模型,并将其应用于江西省软科学研究计划项目中,不仅有效地解决了主成分 综合评价中出现的逆序问题,而且保证了评价结果的客观性．     

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。     

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。     

采空区危险性评价方法优化

为了更合理精确地评价采空区危险性,对利用神经网络评价的方法进行优化,建立主成分分析法与神经网络结合的采空区危险性评价模型.从地质和工程条件出发,综合考虑影响采空区稳定性的13项主要因素,统计样本数据.运用主成分分析法对影响采空区稳定性的样本进行预处理,将分析结果作为神经网络的输入数据,减少输入变量,消除变量之间的相关性,从而加快数据处理速度,提高预测精度.将该方法应用于锡矿山的采空区危险性评价.结果表明,预测误差在8％以内,较未经主成分分析的神经网络预测精度有了很大提高.利用主成分分析法和神经网络结合建立的采空区危险性评价模型具有分析速度快、预测精度高等优点.该方法科学合理,为采空区危险性评价提供了一种更完善的评价体系.     

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.     

基于机器学习的飞行品质评估

民航事业的快速发展,航空事故的频繁发生,使得航空运输安全成为人们关注的焦点.提出了一种基于主成分分析-粒子群优化算法-支持向量机(principal component analysis-particle swarm optimizatien-support vector machine,PCA-PSO-SVM)的飞行品质评估方法,能够有效对飞行品质做出客观评价.首先,根据快速存储记录器数据提取起飞爬升和进近着陆阶段飞行品质评价指标,采用PCA综合评价对飞行品质进行评估;然后,将评估结果作为SVM的输入,通过PSO算法优化SVM参数;最后,通过训练PSO-SVM模型实现机器学习算法对飞行品质进行评估.测试结果表明,飞行品质分类评估准确率达90％.因此,该方法能够客观有效对飞行品质进行评估,有利于提升飞行品质,提高飞行安全.     

主成分分析法在电信企业绩效评价中的应用

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法,建立了电信企业KPI绩效管理指标体系模型.将多元统计中的主成分分析法运用于电信企业绩效评价体系中,并针对实例进行了分析和评价.该评价指标体系简单、实用性强、运行成本低、准确率高,为我国电信企业绩效评价提供了一种新的有效方法.采用主成分分析法提取了3个主成分指标构成数学评价模型,对各部门的综合实力进行了排序,同时分析了各部门之间差异的特点及形成原因.结果表明,该评价模型更能科学、合理地反映出实际评价结果.     

常见碗扣式钢板模架承载力稳定性检测分析

相对于普通扣件式钢管模板支架,碗扣式钢管模板支架具有搭设灵活、通用性强、经济性好等优点,在各类建筑工程中得到了普遍的应用,因为设计原理不能够弥补施工管理中由于管理和原料质量等因素的不足,使碗扣式钢管支架在众多的工程实际应用中存在很大的不安全因素,限制了在施工现场的进一步推广。针对此情况,结合碗扣式模板的承载独特性,着重讨论碗扣式钢管模板支架承载力的检测分析与试验方法,希望可以为制定碗扣式钢管模板支架技术规范提供理论依据。     

基于PCA-FSEM方法的风力发电机可靠性研究

针对西北某风电场相关运行数据,对风力发电机进行可靠性研究.考虑运行数据之间相关性和冗余度,采用主成分分析(PCA)法进行降维,选取部分关键可靠性指标且根据关键指标运行数据,结合模糊理论建立可靠性评价模型,并选取部分风力发电机运行数据进行模型验证.结果表明,PCA法提取主成分累积方差贡献率为87.585%,可综合表述风力发电机的可靠性信息.单一可靠性指标评价时,虽然B02单机可利用率高达98%,但总发电量最低,虽然A04单机可利用率最低,但发电量较高,说明单一可靠性指标评价时存在误差.A05、B03单机各项指标均高,实际运行状态良好,发电量高,说明综合可靠性更高,与研究结果一致.因此,基于PCA模糊理论建立的风力发电机可靠性模糊理论评价模型(FSEM)符合实际运行状态,对定量评估机组可靠性具有指导意义.     

路堑开挖爆破对民房危害的随机森林预测模型

为研究路堑开挖爆破对邻近民房安全的危害,运用主成分分析及随机森林算法对其进行预测.选取爆破参数、地质条件、民房结构3个方面的共16项重要影响因素,采用主成分分析法并从中提取6个主要成分.以主成分值为输入,房屋安全程度的量化值为输出,建立路堑开挖爆破对邻近民房安全危害的随机森林预测模型.利用18组工程实例数据为训练样本,另外4组数据为检验样本,进行了模型的预测实验.实验结果表明:基于主成分分析的随机森林模型对数据的拟合度较高,预测误差低,该模型可以作为实现路堑开挖爆破对邻近民房安全危害预测的一个有效方法.     

浐灞流域水质污染分析及评价研究

对浐灞流域2013年18个断面的7个水质指标运用主成分分析法进行数据整合,使用SPSS软件进行数据处理,对整合后的数据根据提取出的3个主成分的累计贡献率进行综合排名与评价,发现浐灞流域污染具有明显的区域性与差异性。分析结果表明,流域的中下游因受到工业污废水的污染,导致总氮、总磷与氨氮等水质指标超出规范,与实际情况相吻合,说明运用主成分分析法进行水质评价可行且有效。     

指标综合值评估法在教师专业素质评价中的应用

由于评估中各项指标的权重差距很大,单纯地用主成分分析法无法得出符合实际的评价结果,本文提出了一种新的指标综合值评估法,将主成分分析法与层次分析法进行了综合运用。采取了“双重权”的处理方法,将原始数据直接代入计算,避免了模糊处理过程中由于主观因素所带来的误差。此评估方法应用于教师专业素质评价中,得出了满意的评价结果。     

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。     

黑龙江省各城市综合竞争力统计分析

针对黑龙江省各城市的12项指标,利用SPSS统计软件进行分析,采用因子分析法对指标提取主成分因子,得到主成分因子得分,对主成分得分进行排序,利用聚类分析法对排序后的城市进行分类,根据数据显示的结果,提出发展意见。     

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.     

集成综合评价法的终端区管制运行效率评估

终端区管制运行效率评估中指标信息间具有差异性且量纲不统一的特点.针对传统的主成分分析法对数据做标准化处理时会消除指标间差异性的不足,基于改进的主成分分析法并结合熵值法的客观性提出了一种终端区管制运行效率的集成综合评估模型.该模型运用均值化代替标准化处理指标数据,借助SPSS23软件分别得出改进的主成分分析法和熵值法评估排序结果.将两种评估结果通过一致性检验得到最终的终端区管制运行效率集成综合评估值及排序结果.算例结果表明,所建立的评估模型可以更高效的评估终端区管制运行效率.     

SOM神经网络在农村信用社个人信用评估中的应用

本文通过构造农村信用社个人信息评估体系,利用山东省农村信用社某分支机构部分客户数据,使用主成分分析法提取特征指标,并应用SOM神经网络模型进行了聚类分析,结果表明,SOM网络应用到个人信用评估体系是可行的。