基于主成分分析法的水库水质评价

以宜昌市点军区王家坝水库2016年5月份的5种水质主要污染物的监测数据为依据,运用主成分分析法(PCA),对王家坝水库的水环境质量进行综合评价.结果表明,王家坝水库水环境质量未满足规划类别的Ⅱ类标准;王家坝水库的首要污染物是总磷(TP)、总氮(TN)和氨氮(NH3-H),其次是化学需氧量(COD);水库平均为Ⅳ类水体,局部地区污染严重为Ⅴ类水体.王家坝水库水体污染的原因是库区周围的农业面源污染、农村养殖污染、农村生活污水和农家乐餐饮尾水等污水未经处理流入库中以及大量化肥的养分流失,急需实施及时合理的措施改善水体.     

基于主成分分析法的五排水库水质评价

为探究五排水库的水质状况,于2018年11月对库区19个点位采集的水样进行测定,采用主成分分析法对库区水体的污染程度进行定量化评价.分析结果显示库区水体总体水质均超过Ⅳ类水标准,Ⅳ类水和Ⅴ类水占比分别为89％和11％.影响库区水质的主要物质为氮磷和有机物,污染物主要来源于库区上游的排水、库区周边村落的生产生活污水及底泥...     

主成分分析法在煤矿塌陷水域水质评价的应用

定期对塌陷水域水质进行综合评价,帮助相关部门及时掌握水体水质状况,为保护和开发塌陷水域水体提供科学的基础资料。采用主成分分析法对淮南潘集杨庄塌陷水域4月份的水质进行了评价,选取COD、高锰酸盐指数、总磷、总氮、氨氮、硝酸盐氮、Cd、Cr(Ⅵ)、Zn、Pb、Cu 11个指标进行分析,借助统计分析软件SPSS,矩阵计算软件Matlab,使计算结果更加精确,可靠。根据综合评价函数得分结果表明,杨庄塌陷水域4月份水质状况处于Ⅲ类～Ⅳ类之间,以Ⅲ类水质为主,主要受到总磷、总氮、硝酸盐氮污染与重金属Pb的污染,这与塌陷水域的实际情况相符合。证实主成分分析方法能够真实、客观、淮确地评价水体的现实状况,是一种有效的水质评价方法。     

主因子分析法在东江湖水质评价中的应用

为了科学地评价东江湖水质,选取了东江湖10个常规断面,根据11个水质指标进行评价。利用主因子分析模型分析了污染成因,并与单因子指数法、平均综合评价法得到的结果进行了比较。研究结果表明:10个断面水质均达到国家地表水Ⅲ类标准,其中小东江、头山、白廊3处水质状况最好;在两个季度中,F1和F3均在黄草镇燕子排断面出现最高点,F2最高点出现在高龙村滁口。东江湖总体水质良好,但码头、黄草镇燕子排和高龙村滁口断面比其他断面水质差,需采取有效防控措施。     

主成分分析法在商业银行绩效评价中的应用

目前商业银行的绩效评价体系存在一些缺陷,主要表现在评价指标过多,指标具有明显的相关性,指标权重赋值具有明显的主观性和固定性,指标体系缺乏动态性等。本文在传统绩效评价的基础上,引入主成分分析方法,旨在利用主成分方析,对原评价体系进行简化指标,客观赋值和动态评价的优化。     

主成分分析法在环境污染评估中的应用

本文通过主成分分析,对我国环境污染状况进行了总体比较和评价。研究表明,广东、江苏、浙江、山东等地污水以及生活垃圾污染比较严重;山西、贵州、内蒙古等地粉尘和二氧化硫污染比较严重。总体而言,广东、山东、江苏、河北、浙江、辽宁、山西等地环境污染比较严重;环境保护比较理想的地区是北京、宁夏、天津、青海、海南、西藏等地。     

主成分分析法在教学评价中的应用

将多元统计分析的主成分分析方法应用于教学评价中，通过计算和分析，找出影响教学质量的主要因素．并结合具体实例加以验证说明．     

主成分分析法在课程设置中的应用

课程设置采用主成分分析法，以实际的学生成绩为应用对象，通过计算得到了相互无关的综合指标，并对结果进行了恰当的分析，得到了与实际相符的结论。     

主成分分析法在水资源评价中的应用

在介绍主成分分析方法的基本思想及计算方法基础上,对水资源调配评价指标进行了降维计算.结果显示筛选出的指标对原指标具有较好的代表性,简化了水资源评价问题的难度.     

主成分分析法在暂住人口统计分析中的应用

主成分分析法是利用少数几个综合指标代替原始指标,简化数据结构,从而方便问题分析的一种方法。目前已被广泛应用于股票投资、房地产开发、企业经济效益等的综合评价中。本文依据暂住人口统计数据量大、关系复杂、分析难度大等特点,利用主成分分析法,建立主成分分析模型。最后,结合山东省暂住人口统计信息,得出各行业暂住人口来源的主成分模型及其评价指数,进行实例分析。     

主成分分析法在预测飞行能力中的应用

在预测飞行能力的讨论中,提出了利用主成分分析方法从不同的类别中提取出不同的特征,再将待测模式所具有的特征与标准模式所具有的特征相比较,就可实现预测的目的,同时,也提高了预测的客观性和预测的准确性。     

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.     

主成分分析法在我国税收预测中的应用

神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,已被广泛应用于经济预测中.针对经济预测中指标多、历史数据不足从而大大削弱神经网络的泛化能力问题,本文利用主成分分析法建立了税收的预测模型.结果显示:经主成分分析之后再进行预测,能从根本上降低神经网络规模,提高了神经网络的泛化能力.     

主成分分析法在大气环境质量评价中的应用

利用主成分分析法对福州市大气环境质量进行了综合评价,并将结果与其他方法进行了比较,证明了其在大气环境质量评价中的可行性,从而为环境质量监测、污染控制、探索污染源等方面提供一定的科学参考依据.     

主成分分析法在高校学生质量评价中的应用

运用主成分分析方法对高校学生的综合质量进行评价.     

主成分分析法在机车柴油机故障诊断中的应用

运用主成分分析方法，经过矩阵变换、降低维数以提取故障信息的主要特征，实现对机车柴油机燃烧性能故障的诊断分析；通过实例说明，在有用信息量损失较小的前提下，该方法可以提炼故障信息而不影响分析结果，是解决多变量高维复杂系统简便有效的一种统计识别方法。     

主成分分析法在高校学生质量评价中的应用

运用主成分分析方法对高样学生的综合质量进行评价。     

主成分分析法在农村电气化发展中的应用

在阐明主成分分析法原理的基础上,以浙江省农村电气化的近20种技术经济指标,进行主成分计算和分析,获得影响农村电气化发展的关健因素。并以此预测我国农村电气化发展方向。